Download - Entwurf und Realisierung einer digitalen Bibliothek zur Verwaltung von Notenhandschriften Dipl.-Ing. Temenushka Ignatova Datenbank- und Informationssysteme,

Entwurf und Realisierung einer digitalen Bibliothek zur Verwaltung von Notenhandschriften

Dipl.-Ing. Temenushka IgnatovaDatenbank- und Informationssysteme, Universität Rostock

Tage der Forschung, Rostock 13.11.2003

13.11.2003 Digitale Bibliothek für Notenhandschriften FB Informatik 2

Überblick

• Ziele und Aufgaben

• Die digitale Notenhandschrift

• Techniken und Werkzeuge

• System-Architektur

• Systemprozesse und -komponenten

• Subsystem für Schreibererkennung

• Arbeitsansatz


Ziele des Teilprojekts

• Interaktiver elektronischer Zugang zu den Notenhandschriften und ihren Metadaten für Online- Recherche für Musikwissenschaft und Öffentlichkeit

• Integration spezialisierter digitaler Werkzeuge und Techniken für die Handschriftanalyse historischer Notenhandschriften

• Einsatz in einer digitalen Bibliothek


Aufgaben digitaler Bibliotheken

• Archivierung von Sammlungen digitaler Informationsobjekte und Wahrung ihrer Integrität

• Bereitstellung von Informationsobjekten für interaktive Benutzung

• Bereitstellung von „ informationslogistischen Grundlagen für die Erzeugung und Integration neuen Wissens“

Zusammenfassung der Definitionen der „Digital Library Federation“ und Walter Umstätter: „Die Digitale Bibliothek: Inhalte und technische Anforderungen.“


Aufgaben der digitalen Bibliothek für Notenhandschriften

• Speicherung und Erschließung der Komponenten digitaler Notenhandschriften als Einheit

• Zugriffsmethoden für verschiedene Nutzerszenarios

• Integration spezialisierter Bildverarbeitungs- und Data Mining-Techniken sowie Werkzeuge für die Schreibererkennung

• Unterstützung der Schnittstelle bei der Integration in der digitalen Bibliothek der Universität Rostock


Die digitale Notenhandschrift

Bibliographische Daten

Werk- und Quellenbeschreibung

Digitalisate

Handschrift Charakteristiken

Bibliothekskatalog Digitalisate

Handschriftanalyse- Werkzeuge


Techniken

• Konkrete Techniken und Verfahren für digitale Bibliotheken nicht definiert, konkrete Ziele bestimmen optimale Lösung

• Hauptkriterien: Informationscharakteristik, -verarbeitung und -präsentation

• Speicherungs-, Retrieval- und Zugriffstechniken auf heterogene Daten, Techniken für die Benutzerschnittstelle für Browsen und Suchen in Beständen von Notenhandschriften

• Objektrelationale Datenbanken als grundlegende Umgebung (IBM DB2)


System-Architektur

Gescannte Seitenvon Notenhandschriften

TIFF

Handschriftenkatalog

LaTex

Daten-Extraktion

Bibliographische- und Quellenbeschreibungsdaten

Taxonomie derHandschriftenmerkmale

HTML

_______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

ORDBMS

_______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

Daten-Speicherung

Daten-Speicherung

DigitalisateHandschriften-

merkmalsvektoren

MetadatenSuche/

Navigation

Schreiber-Identifikation

UDFs und UDTs oder integrierte

externe Anwendungen

Extraktion derHandschriftenmerkmale

Klassifikation derHandschriftenmerkmale

HandschriftsmerkmalExtraktion

Clustering derHandschriftenmerkmale



Daten-Extraktion

• Bibliographie- und Quellenbeschreibungsmetadaten aus dem Handschriftenkatalog – Extraktion von Daten und Aufbereitung als XML

• Handschriftenmerkmale – manuelle Analyse (Taxonomie)

• Handschriftenmerkmale – automatische Analyse (Bildverarbeitungstechniken)


Daten-Integrität

• Erweiterbare ORDBMS zur Speicherung von benutzerdefinierten Datentypen und entsprechende Methoden für Retrieval und Zugriff

• Integrität der verschiedenen Datentypen durch relationale Eigenschaften des Datenbanksystems garantiert


Notenhandschriften-Metadaten

• Verwendeter Notenhandschriften-Katalog entspricht z.T. RISM-Metadatenformat

• Für Integration in Universitätsbibliothek ist Abbildungsschema für eNoteHistory-Metadaten zu definieren – MAB2, RISM

• Handschriftencharakteristiken als Erweiterung für existierende Metadatenformate


Zugriffsmethoden

• Nutzerdefinierte Retrieval- und Zugriffsmethoden und existierende Erweiterungen in ORDBMS

• IBM Net Search Extender für Volltextsuche und IBM Intelligent Miner für Clustering und Klassifikation

• Integration von benutzerdefinierten Methoden für inhaltsbasiertes Retrieval auf Basis der Handschriftencharakteristiken

• High-Level API für standardisiertes Retrieval von Notenhandschriftendaten für Nutzeranwendungen


Nutzerszenarios

High-Level API für Daten-Retrieval und Zugriff

Nutzeranwendungen

Suche

Navigation

Schreiberidentifikation

ORDBMS

Bibliographische und Quellenbeschreibungs-

Metadaten

DigitalisateTaxonomie der Handschriften-

merkmale

Handschriften-merkmalsvektoren


System-Architektur

Gescannte Seitenvon Notenhandschriften

TIFF

Handschriftenkatalog

LaTex

Daten-Extraktion

Bibliographische- und Quellenbeschreibungsdaten


HTML

_______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

ORDBMS

_______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

Daten-Speicherung

Daten-Speicherung

DigitalisateHandschriften-

merkmalsvektoren

MetadatenSuche/

Navigation

Schreiber-Identifikation

UDFs und UDTs oder integrierte

externe Anwendungen

Extraktion derHandschriftenmerkmale

Klassifikation derHandschriftenmerkmale

HandschriftsmerkmalExtraktion

Clustering derHandschriftenmerkmale



Schreiberidentifikation

Merkmals-Clustering

Merkmals-Klassifikation

Ergebnis: Klassifikation

Notenhandschrift

Merkmals-Extraktion



Taxonomie der Handschriftenmerkmale

Handschriften-Clustering

Handschriften-Klassifikation


Arbeitsansatz

• Evaluierung der existierenden DB2 Data Mining Clustering- und Klassifikationsverfahren im

„Intelligent Miner for Data“

• Vergleich und Evaluierung der Methoden zur Datenbankerweiterung – Integration externer Anwendungen, Implementierung eigener Erweiterungen

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