Gegenstand der vorliegenden Dissertation ist die Entwicklung von Algorithmen und Methoden mit dem Ziel, Archäologen bei der täglichen wissenschaftlichen Arbeit zu unterstützen.
Im Teil I werden Ideen präsentiert, mit denen sich die extrem zeitintensive und stellenweise stupide Funddokumentation beschleunigen lässt. Es wird argumentiert, dass das dreidimensionale Erfassen der Fundobjekte mittels Laser- oder Streifenlichtscannern trotz hoher Anschaffungskosten wirtschaftlich und vor allem qualitativ attraktiv ist. Mithilfe von nicht fotorealistischen Visualisierungstechniken können dann wieder aussagekräftige, aber dennoch objektive Bilder generiert werden. Außerdem ist speziell für Gefäße eine vollautomatische und umfassende Merkmalserhebung möglich.
Im II. Teil gehen wir auf das Problem der automatisierten Gefäßklassifikation ein. Nach einer theoretischen Betrachtung des Typbegriffs in der Archäologie präsentieren wir eine Methodologie, in der Verfahren sowohl aus dem Bereich des unüberwachten als auch des überwachten Lernens zum Einsatz kommen. Besonders die letzteren haben sich dabei als überaus praktikabel erwiesen, um einerseits unbekanntes Material einer bestehenden Typologie zuzuordnen, andererseits aber auch die Struktur der Typologie selbst kritisch zu hinterfragen. Sämtliche Untersuchungen haben wir beispielhaft an den bronzezeitlichen Gräberfeldern von Kötitz, Altlommatzsch (beide Lkr. Meißen), Niederkaina (Lkr. Bautzen) und Tornow (Lkr. Oberspreewald-Lausitz) durchgeführt und waren schließlich sogar in der Lage, archäologisch relevante Zusammenhänge zwischen diesen Fundkomplexen herzustellen. / The topic of the dissertation at hand is the development of algorithms and methods aiming at supporting the daily scientific work of archaeologists.
Part I covers ideas for accelerating the extremely time-consuming and often tedious documentation of finds. It is argued that digitizing the objects with 3D laser or structured light scanners is economically reasonable and above all of high quality, even though those systems are still quite expensive. Using advanced non-photorealistic visualization techniques, meaningful but at the same time objective pictures can be generated from the virtual models. Moreover, specifically for vessels a fully-automatic and comprehensive feature extraction is possible.
In Part II, we deal with the problem of automated vessel classification. After a theoretical consideration of the type concept in archaeology we present a methodology, which employs approaches from the fields of both unsupervised and supervised machine learning. Particularly the latter have proven to be very valuable in order to assign unknown entities to an already existing typology, but also to challenge the typology structure itself. All the analyses have been exemplified by the Bronze Age cemeteries of Kötitz, Altlommatzsch (both district of Meißen), Niederkaina (district of Bautzen), and Tornow (district Oberspreewald-Lausitz). Finally, we were even able to discover archaeologically relevant relationships between these sites.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa.de:bsz:ch1-qucosa-71895 |
| Date | 30 September 2011 |
| Creators | Hörr, Christian |
| Contributors | TU Chemnitz, Fakultät für Informatik, Universitätsverlag der Technischen Universität Chemnitz,, Prof. Dr. Guido Brunnett, Prof. Dr. Guido Brunnett, Prof. Dr. Fred Hamker |
| Publisher | Universitätsbibliothek Chemnitz |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | deu |
| Detected Language | German |
| Type | doc-type:doctoralThesis |
| Format | application/pdf, text/plain, application/zip |
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