IBM

Nutzer helfen bei der Buchdigitalisierung

Eine von IBM entwickelte OCR-Software setzt auf die Hilfe der Nutzer bei der Erkennung von alten Schrifttypen. Das System wird eingesetzt, um die Bestände von europäischen Bibliotheken zu digitalisieren.

Artikel veröffentlicht am 25. August 2010, 14:11 Uhr, Werner Pluta

IBM hat eine Technik entwickelt, mit deren Hilfe alte Bücher schneller und mit weniger Fehlern digitalisiert werden können. Diese Technik wird im Rahmen des EU-Projekts Impact (Improving Access to Text) eingesetzt. Dessen Ziel ist es, die Bestände europäischer Bibliotheken in eine digitale Form zu überführen.

Alte Bücher

Ein Problem bei der Digitalisierung stellen alte Bücher dar: Die Farbe der Buchstaben verblasst mit der Zeit, das Papier verändert sich und die Texte sind oft in nicht mehr gebräuchlichen Schrifttypen wie Fraktur gedruckt, mit denen die Texterkennungssoftware (Optical Character Recognition, OCR) oft überfordert ist. Entsprechend aufwendig ist die Nachbearbeitung. Eine von IBM Research im israelischen Haifa entwickelte OCR-Software soll damit besser klarkommen.

Die Software ist internetfähig und ermöglicht es, dass Internetnutzer bei der Fehlererkennung und -korrektur helfen. Das System präsentiert dem Nutzer zunächst zweifelhafte Buchstaben. Eine häufige Fehlerquelle etwa ist die Kombination der Buchstaben "r" und "n", die OCR-Software gern als "m" interpretiert. Der Nutzer bekommt nun die Buchstabengruppe und eine Vergleichsreihe des Buchstaben "m" vorgesetzt. Er muss nun entscheiden, ob es sich bei dem infrage stehenden Zeichen um ein "m" oder ein "rn" handelt.

Wortwahl

Versteht die Software ein Wort nicht, listet sie die Fundstelle zusammen mit verschiedenen möglichen Auflösungen auf. Der Nutzer markiert dann die richtige Variante. Sind Buchstaben oder Worte auch dann noch unklar, werden sie auf der Seite des Buches gezeigt. Der Nutzer soll sie dann aus dem Kontext heraus erkennen. Das System merkt sich alle Ergebnisse und lernt so die verschiedenen bestimmten Schrifttypen besser kennen. Entsprechend wird auch die Texterkennung mit der Zeit besser.

Impact sei das erste Digitalisierungssystem, das Crowdcomputing und eine adaptive OCR-Korrekturlösung zusammen nutze, erklärt Tal Drory von IBM Research in Haifa. Deshalb sei das System deutlich effizienter als herkömmliche Texterkennungssysteme. Das gelte wohl für die Geschwindigkeit ebenso wie für die Fehlerrate. Das System sei in der Lage, so Drory, gedruckte Texte aus der Zeit des 15. bis zum 19. Jahrhundert zu entziffern.

Wissenschaftler aus den USA spannen bereits seit einigen Jahren Nutzer für die Digitalisierung von Büchern ein: Sie setzen ihnen als Captchas Buchstabenfolgen aus gescannten Texten vor, die die OCR-Software nicht entziffern konnte. So dienen die Buchstabenfolgen nicht nur dem Spamschutz, sondern auch dazu, OCR-Fehler zu beseitigen.