Das Trainieren eines künstlichen neuronalen Netzes zur Klassifizierung von Schriften beschreibt grundlegend einen Prozess, bei dem eine Maschine lernt, Schriften anhand ihrer optischen Merkmale zu unterscheiden und zu klassifizieren. Künstliche neuronale Netze sind Forschungsgegenstand der Neuroinformatik und eine Methode zur Bewältigung großer Datenmengen durch maschinelles Lernen und intelligentes Verhalten.

Diese Methode wird angewendet, um das Schriftsortiment von Gestaltern und Gestalterinnen – oder all jenen, die sich mit Schriften beschäftigen sowie mit ihnen arbeiten – zu ordnen und durchsuchbar zu machen. Klassische Klassifikationsmodelle und eine intuitive Suche nach Schriftmerkmalen ergänzen sich.

Wissenschaftliche Abschlussarbeit
Master of Arts, Hochschule Düsseldorf
Thesis und App
Juli 2019