Ausgangspunkt der wissenschaftlichen Arbeit bildet eine Recherche historischer Leder- und Gerbarten. Die Quellen wurden auf ihren technologischen Wahrheitsgehalt überprüft. Dazu wurden über 30 Rezepturen historischer Gerbarten entwickelt und halbtechnisch erprobt. Im Ergebnis entstanden Referenzleder, welche analysiert und experimentell auf ihr Alterungs- und Abbauverhalten untersucht wurden. Die klassischen Methoden der Lederprüfung, die Elektronenstrahlmikroskopie (SEM/ EDX), die UV- und FT-IR-Spektroskopie, RP-HPLC- sowie die DSC-Analyse wurden für die Untersuchung der Referenzleder benutzt und weiterentwickelt. Die Erkenntnisse aus Recherche, technologischer Rekonstruktion, Simulation und Analyse wurden an archäologischen Lederfunden evaluiert. Das Alter der untersuchten Funde umfaßt eine Zeitspanne von 100 bis 3.300 Jahren. Bei der Wahl der Objekte wurde auf ein unterschiedliches Fundortmilieu Wert gelegt, um die Auswirkungen typischer Standortbedingungen auf die Ledermatrix zu erforschen.

Die Stadt Waldenburg in Sachsen zählt zu den bedeutenden deutschen Töpferzentren des Mittelalters und der frühen Neuzeit. Mittels Spurenelementbestimmung an ausgewählten Steinzeugobjekten konnte eine signifikante Waldenburger Gruppe mit spezifischem Elementmuster ermittelt werden. Die Analysen der Strontiumisotopenverhältnisse von Waldenburger Steinzeug ergaben außerdem eine Isotopensignatur. Als Tonlieferant lässt sich die Lagerstätte im 10 km nördlich von Waldenburg gelegenen Frohnsdorf lokalisieren, deren Tone chemisch mit den Waldenburger Steinzeugproben übereinstimmen. Zuordnungen von Funden, die aus Polen und Estland, sowie verschiedenen Orten in Deutschland stammen, belegen den weitreichenden Handel von Waldenburger Steinzeug besonders im 14./15. Jahrhundert. Aufgrund spezifischer typologischer Merkmale kann von einer eigenständigen Entwicklung Waldenburgs im 14. Jahrhundert ausgegangen werden. Die gegenwärtig frühesten Funde repräsentieren ein bereits voll entwickeltes, magerungsloses Steinzeug, welches mit einer Salzglasur ausgestattet wurde.

Ausgangspunkt der wissenschaftlichen Arbeit bildet eine Recherche historischer Leder- und Gerbarten. Die Quellen wurden auf ihren technologischen Wahrheitsgehalt überprüft. Dazu wurden über 30 Rezepturen historischer Gerbarten entwickelt und halbtechnisch erprobt. Im Ergebnis entstanden Referenzleder, welche analysiert und experimentell auf ihr Alterungs- und Abbauverhalten untersucht wurden. Die klassischen Methoden der Lederprüfung, die Elektronenstrahlmikroskopie (SEM/ EDX), die UV- und FT-IR-Spektroskopie, RP-HPLC- sowie die DSC-Analyse wurden für die Untersuchung der Referenzleder benutzt und weiterentwickelt. Die Erkenntnisse aus Recherche, technologischer Rekonstruktion, Simulation und Analyse wurden an archäologischen Lederfunden evaluiert. Das Alter der untersuchten Funde umfaßt eine Zeitspanne von 100 bis 3.300 Jahren. Bei der Wahl der Objekte wurde auf ein unterschiedliches Fundortmilieu Wert gelegt, um die Auswirkungen typischer Standortbedingungen auf die Ledermatrix zu erforschen.

Drawing sketches is certainly one of the most important but at the same time elaborate parts of archaeological work. Currently, 3D scanning technology is affording a number of new applications, and only one of them is using virtual copies instead of the originals as the basis for documentation. Our major contribution are methods for automatically generating stylized images from 3D models. These are not only intuitive and easy to read but also more objective and accurate than traditional drawings. Besides some other useful tools we show several examples from our daily work proving that the system accelerates the whole documentation process considerably.

Die Stadt Waldenburg in Sachsen zählt zu den bedeutenden deutschen Töpferzentren des Mittelalters und der frühen Neuzeit. Mittels Spurenelementbestimmung an ausgewählten Steinzeugobjekten konnte eine signifikante Waldenburger Gruppe mit spezifischem Elementmuster ermittelt werden. Die Analysen der Strontiumisotopenverhältnisse von Waldenburger Steinzeug ergaben außerdem eine Isotopensignatur. Als Tonlieferant lässt sich die Lagerstätte im 10 km nördlich von Waldenburg gelegenen Frohnsdorf lokalisieren, deren Tone chemisch mit den Waldenburger Steinzeugproben übereinstimmen. Zuordnungen von Funden, die aus Polen und Estland, sowie verschiedenen Orten in Deutschland stammen, belegen den weitreichenden Handel von Waldenburger Steinzeug besonders im 14./15. Jahrhundert. Aufgrund spezifischer typologischer Merkmale kann von einer eigenständigen Entwicklung Waldenburgs im 14. Jahrhundert ausgegangen werden. Die gegenwärtig frühesten Funde repräsentieren ein bereits voll entwickeltes, magerungsloses Steinzeug, welches mit einer Salzglasur ausgestattet wurde.

In der Archäologie besteht das Problem, dass es für die Beschreibung von Objekteigenschaften keine einheitliche Begriffsbasis gibt. Nicht nur bei der Klassifikation von Gefäßen, aber besonders dort kommt es dann zu Schwierigkeiten, denn neben der Subjektivität der Wortwahl existiert auch eine internationale Sprachbarriere. Somit werden Forderungen nach einer mathematisch-algorithmisch orientierten Merkmalsbeschreibung laut. Damit ginge langfristig nicht nur die Etablierung weltweit einheitlicher Typologien einher, sondern auch die Möglichkeit einer computergestützten automatischen Klassifikation. Die Diplomarbeit behandelt im ersten Teil die Segmentierung archäologischer Gefäße. Diese ist notwendig, um die Analyse sekundärer Gefäßmerkmale vollautomatisch und unabhängig vom Gefäßrumpf durchführen zu können. Weil sich dabei topologische, skelettbasierte und krümmungsbasierte Verfahren aus verschiedenen Gründen als ungeeignet herausstellten, wurde ein neuer Segmentierungsansatz über die Rotation einer adaptiven Profillinie entwickelt. Dieser leistet eine schnelle, robuste, vor allem aber genaue Trennung asymmetrischer Teile vom Gefäßrumpf. Im zweiten Teil werden die aus der Segmentierung gewonnenen Informationen über sekundäre und ggf. auch tertiäre Gefäßmerkmale zusammen mit den primären Attributen wie äußere Form und globale geometrische Maße in das Klassifikationssystem integriert. Aufgrund der im Klassifikationsprozess immanenten Hierarchie ist es zweckmäßiger, einen spezifischen mehrstufigen Ansatz gegenüber einstufigen oder globalen Shape-Matching-Ansätzen vorzuziehen. Darüber hinaus werden Vergleichsmetriken und ein Attributgraph vorgestellt sowie Vorschläge zur Segmentinterpretation gemacht.

This paper describes how feature extraction on ancient pottery can be combined with recent developments in artificial intelligence to draw up an automated, but still flexible classification system. These features include for instance several dimensions of the vessel's body, ratios thereof, an abstract representation of the overall shape, the shape of vessel segments and the number and type of attachments such as handles, lugs and feet. While most traditional approaches to classification are based on statistical analysis or the search for fuzzy clusters in high-dimensional spaces, we apply machine learning techniques, such as decision tree algorithms and neural networks. These methods allow for an objective and reproducible classification process. Conclusions about the "typability" of data, the evolution of types and the diagnostic attributes of the types themselves can be drawn as well.

In der Archäologie besteht das Problem, dass es für die Beschreibung von Objekteigenschaften keine einheitliche Begriffsbasis gibt. Nicht nur bei der Klassifikation von Gefäßen, aber besonders dort kommt es dann zu Schwierigkeiten, denn neben der Subjektivität der Wortwahl existiert auch eine internationale Sprachbarriere. Somit werden Forderungen nach einer mathematisch-algorithmisch orientierten Merkmalsbeschreibung laut. Damit ginge langfristig nicht nur die Etablierung weltweit einheitlicher Typologien einher, sondern auch die Möglichkeit einer computergestützten automatischen Klassifikation. Die Diplomarbeit behandelt im ersten Teil die Segmentierung archäologischer Gefäße. Diese ist notwendig, um die Analyse sekundärer Gefäßmerkmale vollautomatisch und unabhängig vom Gefäßrumpf durchführen zu können. Weil sich dabei topologische, skelettbasierte und krümmungsbasierte Verfahren aus verschiedenen Gründen als ungeeignet herausstellten, wurde ein neuer Segmentierungsansatz über die Rotation einer adaptiven Profillinie entwickelt. Dieser leistet eine schnelle, robuste, vor allem aber genaue Trennung asymmetrischer Teile vom Gefäßrumpf. Im zweiten Teil werden die aus der Segmentierung gewonnenen Informationen über sekundäre und ggf. auch tertiäre Gefäßmerkmale zusammen mit den primären Attributen wie äußere Form und globale geometrische Maße in das Klassifikationssystem integriert. Aufgrund der im Klassifikationsprozess immanenten Hierarchie ist es zweckmäßiger, einen spezifischen mehrstufigen Ansatz gegenüber einstufigen oder globalen Shape-Matching-Ansätzen vorzuziehen. Darüber hinaus werden Vergleichsmetriken und ein Attributgraph vorgestellt sowie Vorschläge zur Segmentinterpretation gemacht.

Drawing sketches is certainly one of the most important but at the same time elaborate parts of archaeological work. Currently, 3D scanning technology is affording a number of new applications, and only one of them is using virtual copies instead of the originals as the basis for documentation. Our major contribution are methods for automatically generating stylized images from 3D models. These are not only intuitive and easy to read but also more objective and accurate than traditional drawings. Besides some other useful tools we show several examples from our daily work proving that the system accelerates the whole documentation process considerably.

This paper describes how feature extraction on ancient pottery can be combined with recent developments in artificial intelligence to draw up an automated, but still flexible classification system. These features include for instance several dimensions of the vessel's body, ratios thereof, an abstract representation of the overall shape, the shape of vessel segments and the number and type of attachments such as handles, lugs and feet. While most traditional approaches to classification are based on statistical analysis or the search for fuzzy clusters in high-dimensional spaces, we apply machine learning techniques, such as decision tree algorithms and neural networks. These methods allow for an objective and reproducible classification process. Conclusions about the "typability" of data, the evolution of types and the diagnostic attributes of the types themselves can be drawn as well.