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Datamining auf 3D Scandaten

Moderne dreidimensionale Scanverfahren haben in den letzten Jahren zunehmend mehr in die Archäologie und insbesondere die Hethitologie Einzug genommen. Ein archäologisches Fundstück, dass durch ein 3D-Scanner abgetastetet wurde, bildet die Formeigenschaften der ursprünglichen Objekts detailgetreu ab und ermöglicht neue Wege im Informationsaustausch- und Analyse. Die somit gewonnene Maschinenlesbarkeit von Fundstücken bildet den Ausgangspunkt für meine Diplomarbeit am Lehrstuhl für graphische Systeme der TU Dortmund.

Die Arbeit hatte das Ziel, neue Methoden und Verfahren zur Informationsgewinnung- und Analyse zu entwickeln und zu erproben. Besonderer Fokus wurde hierbei auf die Erschließung des Schriftinhaltes von hethititschen Fundstücken gesetzt. Die hethitische Schrift setzt sich aus verschiedenen keilförmigen Eindrücken in einem Trägermedium zusammen, die nur um Kontext der umliegenden Eindrücke sicher interpretiert werden können. Um eine maschinelle Interpretation zu ermöglichen, mussten durch mehrere Verarbeitungsschritte eine Informationsaufbereitung vorgenommen werden, die die Schrifteindrücke auf einem 3D-Modell zunächst identifiziert, klassifiziert und im Kontext der jeweiligen Umgebung schließlich interpretiert. Durch die beschriebene Datenaufbereitung wird ein Suchraum geschaffen, der anschließend durch ein entwickeltes Matchingverfahren sowohl manuell als auch automatisiert nach Zeichen und Keil-Konstellationen der hethitischen Sprache durchsucht werden kann.

Verwendete Sprachen und Tools:
C++, Python, Qt, OpenGL, CGAL, boost, RapidMiner

Weiterführende Informationen:
Projektseite des Lehrstuhls
Homepage des Dachprojekts