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Dipl.-Inf. Vincent Christlein

Wissenschaftler in der Gruppe Computer Vision (CV) des Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung) der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

Schreiberidentifizierung
  • In contrast to physiological biometric identifiers like fingerprints or iris scans, handwriting can be seen as a behavioral identifier. The process of writing is heavily influenced by factors like schooling or aging.  Writer identification is the task of finding an individual scribe in a large data corpus. Typical applications lie in the fields of forensics or security. However, writer identification recently also raised interest in the analysis of historical texts, where they might give new insights of life in the past.

    For more information please visit our Opens internal link in current windowproject page.

Dokumentenanalyse von Papsturkunden aus dem hohen Mittelalter
Ausschnitt einer päpstlichen Urkunde des Pontifikats Leo IX (1050)
"Rota" (LEO IX, 1049)

Die Papsturkunden des hohen Mittelalters (PuhMa) stehen im Mittelpunkt dieses Projekts. Dieses Projekt ist eine Kooperation zwischen der Ludwig-Maximilians-Universität München (Professur für Historische Grundwissenschaften und Historische Medienkunde) und der Universität Erlangen-Nürnberg (Lehrstuhl für Mittelalterliche Geschichte und Lehrstuhl für Mustererkennung). Das Ziel ist insbesondere eine detaillierte Analyse der Umbrüche, welche die päpstliche Urkunde während des 11. und 12. Jahrhunderts erfuhr.

Der Fokus liegt dabei einerseits auf dem Ablauf dieser Wandlungen, zum anderen auf den äußeren Merkmalen der Papsturkunde: der Schrift sowie den unter dem Pontifikat Leos IX. modifizierten oder neu eingeführten graphischen Symbolen (Rota, Benevalete-Monogramm, Komma).

Für mehr Informationen, besuchen Sie bitte unsere Projektseite.

Bildforensik
Original image
Tampered image and detection result (green contour)

Fotoeditierungswerkzeuge, wie z.B. Photoshop machen es einem heutzutage einfach digitale Bilder zu fälschen, ohne dass man es mit bloßen Auge zu erkennen vermag. Deswegen wird es in verschiedenen Bereichen, wie vor Gericht oder im Journalismus, immer wichtiger zu erkennen ob ein Bild verändert wurde oder nicht. Wir untersuchen die Möglichkeiten digitaler Bildgebung um die Erkennung von Fälschungen durchzuführen. Mein Hauptinteresse liegt hierbei in der Erkennung von sogenannten Copy-Move-Fälschungen, in denen eine Region des Bildes dupliziert und im selben Bild wieder eingefügt wird.

Für mehr Information, besuchen Sie bitte unsere Projektseite.