Am 16. Oktober 2020 haben die baden-württembergisches Landes- und Universitätsbibliotheken in einem OCR-Workshop zum Thema „Dokumentenerbe digital – Digitalisierung historischer Bestände baden-württembergischer Bibliotheken“ diskutiert. In verschiedenen Vorträgen wurden die jeweiligen Bemühungen auf dem Feld der automatischen Handschriften- und Druckerkennung vorgestellt und Erfahrungen ausgetauscht. Auch das OCR-BW-Projektteam hat in diesem Rahmen über die bisherigen Projektergebnisse informiert.

Die UB Mannheim stellte die Texterkennung von historischen Drucken mit OCR-D und Tesseract mithilfe des dort entwickelten generischen Modells für historische Schriftarten „GT4HistOCR“ sowie dessen Workflow-Einbindung vor. Dank der Mitwirkung der UB Mannheim sowohl an OCR-D als auch an OCR-BW werden Synergien zwischen beiden Projekten genutzt. Die UB Tübingen zeigte zwei unterschiedliche Herangehensweisen für die Entwicklung von Texterkennungsmodellen mit Transkribus und veranschaulichte, wie sich am effizientesten bestmögliche Ergebnisse erzielen lassen. Ein weiteres Thema war die Problematik der noch nicht normierten Transkriptionsrichtlinien für Handschriften.

In weiteren Vorträgen wurden OCR-Projekte der Uni/UB Heidelberg vorgestellt. Den Einstieg machte Jochen Barth mit einem Bericht zum aktuellen Stand der OCR-Aktivitäten an der UB Heidelberg. In ihrem Beitrag „Naval Kishore Press – digital: Texterkennung südasiatischer Schriften mit Transkribus“ berichtete Nicole Merkel-Hilf über ihre mehrjährigen Erfahrungen bezüglich der Volltexterzeugung für Druckwerke in der Devanagari-Schrift als Teilprojekt des FID Asien sowie die geplante Ausweitung auf andere südasiatische Schriften. Jakub Šimek stellte mit „eScriptorium: Erste Versuche und mutmaßliche Perspektiven“ eine Open-Source-Alternative zu Transkribus vor und berichtete über erste Erfahrungen. Im letzten Vortrag des Tages informierte Matthias Arnold zum Thema „Layouterkennung und Seitensegmentierung als Vorstufe zur Volltexterschließung – Early Chinese Periodicals Online“ über die Herausforderungen, die die chinesische Schrift an die automatische Layouterkennung stellt. Abschließend wurde in der Runde über weitere Pläne und Aktivitäten an baden-württembergischen Bibliotheken gesprochen und Kooperationsmöglichkeiten überlegt.

Links zu den Präsentationen
Texterkennung von historischen Drucken mit OCR-D und Tesseract: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-574249
Texterkennung von Handschriften mit Transkribus: https://doi.org/10.5281/zenodo.4106571