Termin: 26.01.2024, 9-15 Uhr
Ort: Humboldt-Universität, Hauptgebäude UdL 6
Anmeldung: bis 25.01.2024 per Email an ub.makerspace@hu-berlin.de
OCR (Optical Character Recognition) und HTR (Handwritten Text Recognition) stellen in den Geistes- und Kulturwissenschaften nach wie vor eine Herausforderung dar. OCR4all bietet allen Nutzer:innen eine frei verfügbare und einfach zu bedienende Möglichkeit, eigene OCR/HTR-Workflows durchzuführen. Dieser Workshop wird die allgemeinen Grundlagen und Konzepte von OCR vorstellen sowie in die Software OCR4all einführen.
Im Rahmen des Workshops wird weiterhin geklärt werden, welche Daten und Dateitypen für OCR erforderlich sind, wie sich je nach Ausgangsmaterial die Anwendung des in OCR4all integrierten OCR- bzw. HTR-Workflows verändert, mit welchem (manuellen) Aufwand zu rechnen ist und inwiefern sich der Workflow automatisieren lässt. Zusätzlich wird thematisiert, was Modelle sind, wie diese eigenständig trainiert werden können und welche Erkennungsgenauigkeiten zu erwarten sind.
Nach Abschluss des Workshops, werden alle Teilnehmer:innen in der Lage sein, selbstständig komplexe OCR/HTR-Projekte zu bearbeiten.
Arbeitsmaterial und Beispieltexte verschiedener Epochen und Zeichensystemen wird zur Verfügung gestellt. Für eine Teilnahme ist keinerlei Vorwissen notwendig.
Der Workshop wird durchgeführt vom Entwicklungs- und Support-Team von OCR4all in Zusammenarbeit mit der Kompetenzwerkstatt Digital Humanities.
Veranstaltungshinweis: Passend zum Workshop findet am 15.02.2024 im Rahmen unserer Werkzeug-Reihe ein Vortrag zum Thema OCR statt, der sich unter anderem mit einigen erkenntnispraktischen und -theoretischen Konsequenzen beschäftigt, die der Einsatz von OCR und die Arbeit mit OCR-Ergebnissen mit sich bringt. Der Vortrag geht auch auf die OCR-Technologien ein, die im Rahmen des Langzeitprojekts OCR-D entwickelt werden und die auch in der Software OCR4all Verwendung finden.
Das Bild oben zeigt Beispiele aus der MNIST-Datenbank, die fürs Training von OCR-Software verwendet wird. Bild: Josef Steppan, CC BY-SA 4.0 https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0, via Wikimedia Commons (bearbeitet).