In dieser Arbeit wurden verschiedene Klassifikatoren zur automatisierten Klassifizierung von Schriften basierend auf der Schriftklassifikation Pro untersucht. Es wurden Methoden entwi- ckelt, um geometrische Informationen aus Schriftdateien mit machinellen und analytischen Al- gorithmen zu untersuchen, um Schriften in die Klassen Antiqua, Grotesk, Egyptienne, Inzise und Latine einzuordnen. Diese Arbeit zielt darauf ab, den traditionell manuellen und zeitaufwändigen Prozess der Schriftklassifikation e zient zu automatisieren. Die zentralen Ergebnisse umfassen die Entwicklung eines mehrschichtigen Perzeptrons (MLP), das eine Testgenauigkeit von 83 % erreichte und somit Antiqua- und Grotesk-Schriften erfolgreich klassifizieren konnte. Der k-Nearest-Neighbors (k-NN) Ansatz erzielte eine Genauigkeit von 75 %, zeigte jedoch Herausforderungen bei der Unterscheidung von Latin-Schriften. Ein Entschei- dungsbaumansatz zeigte ebenfalls vielversprechende Ergebnisse, indem spezifische Merkmale der Schriftklassifikation Pro als Entscheidungsknoten verwendet wurden. Die Ergebnisse zeigen, dass die Merkmalsauswahl entscheidend für die Genauigkeit und Robust- heit der automatisierten Schriftklassifikation ist. Künftige Arbeiten sollten sich auf die Erwei- terung des Trainingsdatensatzes, die Berücksichtigung weiterer stilistischer Merkmale und die Integration zusätzlicher Glyphen zur Verbesserung der Klassifikationsgenauigkeit fokussieren
Typografie, Schrifttypenklassifikation, Automatisierung, OTF-Format, Datenanalyse.
Ziel dieser Forschungsarbeit ist es, verschiedene Klassifizierungsalgorithmen zu identifizieren und zu bewerten, um ihre Effektivität bei der präzisen Klassifizierung von Schriften nach den formalen Kriterien der Form zu bestimmen. Die sieben Klassen lauten Antiqua, Grotesk, Egyptienne, Fraktura, Skript, Inzise und Latine.
Die Klassifizierung von Schrifttypen ist für Design, Lesbarkeit und Benutzererlebnis in digitalen und Printmedien essenziell. Traditionell erfolgt diese Klassifizierung manuell durch Typographen und Designer, was zeitaufwändig und subjektiv ist. Angesichts des wachsenden Angebots an Schriften wird dieser Prozess immer ineffizienter.
Die Schrifttypenklassifikation Pro bietet eine Aktualisierung und Erweiterung bestehender Satzschriftklassifikationen. Durch die Kombination verschiedener Ansätze und die Verwendung möglichst einheitlicher formaler Kriterien ermöglicht sie eine präzise Zuordnung von Schriften. Die Einteilung der Schriften nach Form, Attribut und Strichkontrast sowie nach Stil ist dabei grob genug, um die Übersichtlichkeit zu wahren, aber gleichzeitig fein genug, um den Anforderungen einer professionellen Klassifizierung gerecht zu werden.
Text
15 Wochen, 360 Stunden, Teamgrösse: 2
Prof. Philipp Stamm Dozent für Schriftgestaltung, Typografie, Corporate Design, Hochschule für Gestaltung und Kunst Basel FHNW
Julie L'Hôte & Joel Wälti
Christoph Stamm; christoph.stamm@fhnw.ch
