@techreport{Steinke2009,
  type      = {Working Paper},
  author    = {Steinke, Karl-Heinz},
  title     = {Entwicklung und Untersuchung von Erkennungssoftware f{\"u}r den Einsatz im Projekt Herbar Digital},
  url       = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:960-opus-2520},
  year      = {2009},
  abstract  = {Kommerzielle OCR-Programme sind nicht in der Lage kursiv geschriebene Handschriften zu lesen. Deshalb wurde in der vorliegenden Arbeit ein Verfahren entwickelt, um kursive handgeschriebene Buchstaben zu erkennen und dar{\"u}ber hinaus auch deren Schreiber zu bestimmen. Dazu muss der statische Buchstabe in eine dynamische Form gebracht werden. Dies geschieht mit dem Modell einer tr{\"a}gen Kugel, die durch den Schriftzug rollt. {\"U}ber den Schreiber kann evtl. der Name des Entdeckers einer Pflanze bestimmt werden. Bei dieser Offline-Schreibererkennung werden verschiedene Verfahren wie die Nachbildung der Schreiblinie einzelner Buchstaben durch z.B. Legendre-Polynome verwendet. Bei Verwendung nur eines Buchstabens der Schreiber wird eine Erkennungsrate von bis zu 80\% erreicht.},
  subject      = {Herbarium},
  language  = {de}
}
@techreport{Steinke2009,
  type      = {Working Paper},
  author    = {Steinke, Karl-Heinz},
  title     = {Untersuchung von kommerzieller Software f{\"u}r den Einsatz im Projekt Herbar Digital},
  url       = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:960-opus-2532},
  year      = {2009},
  abstract  = {Die vorliegende Arbeit untersucht den m{\"o}glichen Einsatz kommerzieller Software im Projekt Herbar Digital. Dabei werden zwei Kategorien unterschieden: OCR-Software und Barcodesoftware. Von der ersten Kategorie gibt es eine Vielzahl k{\"a}uflicher Programme auf dem Markt sowie auch einige kostenlose Freewareprogramme. Die Qualit{\"a}t ist jedoch sehr unterschiedlich, insbesondere fallen die Freewareprogramme stark ab. Es kristallisieren sich vier hochqualitative Programme heraus, die genau untersucht werden. Von diesen eignen sich zwei f{\"u}r das Projekt, wobei Omnipage 16 der Vorzug gegeben wird. In der Kategorie der Barcodesoftware fiel die Wahl auf QS-Barcode 4.0, da sich OCR-Programme f{\"u}r das Lesen von Barcodes als ungeeignet erwiesen. Die anf{\"a}ngliche Erkennungsrate von 90\% konnte durch eigene Verfahren zur Bildvorverarbeitung auf 100\% gesteigert werden.},
  subject      = {Herbarium},
  language  = {de}
}
@techreport{JaspersenKrauseSteinke2009,
  type      = {Working Paper},
  author    = {Jaspersen, Thomas and Krause, Manfred and Steinke, Karl-Heinz},
  title     = {Forschungsprojekt Herbar Digital - Rationalisierung der Virtualisierung von botanischen Belegmaterial und deren Verwendung durch Prozessoptimierung und -automatisierung. Zwischenbericht: Forschungsjahr 07/2007 - 06/2008},
  url       = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:960-opus-2516},
  year      = {2009},
  subject      = {Herbarium},
  language  = {de}
}