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    Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz und Wissenssysteme

    Alexander Hartelt, M. Sc.

    Universität Würzburg
    Lehrstuhl für künstliche Intelligenz
    und Wissenssysteme
    Am Hubland
    D-97074 Würzburg 

    Raum:  B014
    Telefon: +49 931 / 31-84275


    alexander.hartelt@uni-wuerzburg.de

    Über mich

    Im Mai 2019 habe ich meinen Masterabschluss an der Universität Würzburg gemacht. Seitdem arbeite ich im Bereich der Computer Vision am Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz und WIssensbasierte Systeme. Mein Forschungsschwerpunkt liegt insbesondere bei der Digitalisierung historischer Dokumente.

    Forschungsinteressen

    • Computer Vision

    • Analyse von Dokumenten

    • Layout-Erkennung/-Analyse

    • Optische Zeichenerkennung (insbesondere bei handschriftlichen Dokumenten)

    • Extraktion von Informationen

    • Auf Deep Learning basierende Segmentierungsalgorithmen

    Projekte

    Das Corpus Monodicum Projekt widmet sich der Erforschung, Transkribierung und Edition musikhistorisch signifikanter, editorisch noch unerschlosseser Bestände. Im Rahmen dieses Projektes ist das Transkriptionstool Ommr4all entstanden, welches in einer Weboberfläche Tools und Algorithmen zur Verfügung stellt, um eine semiautomatische Transkription dieser vorzunehmen.
    Dies stellt derzeit meinen Hauptforschungsschwerpunkt dar.

    Darüber hinaus bin ich Teil des internen Projektes Segmentierung alter Drucke, welches sich ebenfalls der Erforschung und Anwendung von Algorithmen zur Segmentierung und Transkribierung historischer Drucke widmet. Hierbei wurden diverse Tools entwickelt (u.a. Pixel-Classifier, Konturen-basierte Ansätze, Baseline-Ansätze), welche zur Transkribierung von Dokumenten verwendet werden.

    Lehre

    Seit WS 20/21 Künstliche Intelligenz I (Übung)
    Regelmäßig Seminar "Aktuelle Trends in Künstlichen Intelligenz" (Betreuung von Themen)
    Regelmäßig Themen im Softwarepraktikum (Betreung von Gruppen)

    Publikationen

    • {OMMR4all - ein semiautomatischer Online-Editor für mittelalterliche Musiknotationen} Wick, Christoph; Hartelt, Alexander; Puppe, Frank (2020). Zenodo.
    • Lyrics Recognition and Syllable Assignment of Medieval Music Manuscripts. Wick, Christoph; Hartelt, Alexander; Puppe, Frank in 2020 17th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition (ICFHR) (2020). 187–192.
    • Contour-Based Segmentation of Historical Printings. Fischer, Norbert; Gehrke, Alexander; Hartelt, Alexander; Krug, Markus; Puppe, Frank in KI, Lecture Notes in Computer Science, U. Schmid, F. Klügl, D. Wolter (reds.) (2020). (Vol. 12325) 46–58.
    • OCR4all - An Open-Source Tool Providing a (Semi-)Automatic OCR Workflow for Historical Printings. Reul, Christian; Christ, Dennis; Hartelt, Alexander; Balbach, Nico; Wehner, Maximilian; Springmann, Uwe; Wick, Christoph; Grundig, Christine; Büttner, Andreas; Puppe, Frank in ArXiv Preprints (submitted to MDPI - Applied Sciences) (2019).
    • Staff, Symbol and Melody Detection of Medieval Manuscripts Written in Square Notation Using Deep Fully Convolutional Networks. Wick, Christoph; Hartelt, Alexander; Puppe, Frank in Applied Sciences (2019). 9(13)