@article {7072,
	title = {Transforming Information Into Knowledge: How Computational Methods Reshape Art History},
	journal = {Digital Humanities Quaterly (DHQ)},
	volume = {15},
	year = {2021},
	author = {Sabine Lang and Bj{\"o}rn Ommer}
}
@article {7076,
	title = {Transforming Information Into Knowledge: How Computational Methods Reshape Art History},
	journal = {Digital Humanities Quaterly (DHQ)},
	volume = {15},
	year = {2021},
	url = {http://digitalhumanities.org/dhq/vol/15/3/000560/000560.html},
	author = {Sabine Lang and Bj{\"o}rn Ommer}
}
@proceedings {7038,
	title = {Das Objekt jenseits der Digitalisierung},
	volume = {7},
	year = {2020},
	abstract = {Der technische Fortschritt der letzten Jahrzehnte hat disruptive Ver{\"a}nderungen f{\"u}r Gesellschaft, Wirtschaft und Wissenschaft gebracht: Die Digitalisierung ist ein Resultat dessen und beeinflusst, wie wir auf Daten zugreifen, diese verarbeiten, analysieren und Ergebnisse verbreiten. Obwohl dadurch bereits ein Wandel eingeleitet worden ist, kann das Digitalisieren von Textdokumenten oder Bildern nicht das endg{\"u}ltige Ziel sein. Der Fokus aktueller Bestrebungen sollte vielmehr auf der M{\"o}glichkeit der Weiterverarbeitung von Digitalisaten liegen {\textendash} dies schlie{\ss}t eine intelligente Informationsverarbeitung ein. Der Wert der Digitalisierung besteht nicht in der blo{\ss}en Anh{\"a}ufung digitaler Sammlun- gen, sondern in der Tatsache, dass sie weitaus mehr erm{\"o}glicht als das Analoge und daf{\"u}r die notwendigen Grundvoraussetzungen schafft.
Die Problematik besteht nun darin, dass die meisten Verarbeitungs- und Analyse- methoden f{\"u}r digitale Daten noch analog oder diesen nachempfunden sind: So werden digitale Sammlungen und darin enthaltene Bilder h{\"a}ufig noch mit den eigenen Augen, in traditionell komparativer Weise betrachtet und evaluiert. Dass dies aufgrund der F{\"u}lle an Daten nicht effizient ist, muss an dieser Stelle nicht betont werden. Obwohl das ana- loge und das digitale Bild den gleichen Inhalt zeigen k{\"o}nnen, haben beide doch ganz unterschiedliche Substrate. Ein Unterschied besteht zum Beispiel darin, dass digitale Bilder im Gegensatz zu analogen einfach manipuliert und dupliziert werden k{\"o}nnen. Das Digitale ist nicht das Analoge in neuer Form, und so bedarf es genuin digitaler Methoden f{\"u}r die Verarbeitung digitaler Daten. Durch die Entwicklung computerge- st{\"u}tzter Verfahren entstehen neue M{\"o}glichkeiten, Inhalte zu erschlie{\ss}en: Dazu geh{\"o}ren Ans{\"a}tze zur Objektsuche oder das Gruppieren und Sortieren der Daten entsprechend benutzerdefinierter Dimensionen; dies schlie{\ss}t {\"u}bergeordnete Kategorien wie Stil oder Genre, aber auch nuancierte Begriffe wie Alter oder Gewichtung der Bildkomposition ein. Doch das Digitale und entsprechende Verfahren k{\"o}nnen noch weitaus mehr leisten: Generative Verfahren, wie die Bildsynthese und Stilisierung eines Bildes, erm{\"o}glichen eine Blick{\"a}nderung auf das Artefakt und schlie{\ss}lich die Modifizierung des Objekts selbst. Wie h{\"a}tte ein K{\"u}nstler eine uns sichtbare Szene gemalt und dargestellt? Und wie sieht ein Mensch in der Pose eines anderen aus? Dies sind Fragen, die durch die Anwendung com- putergest{\"u}tzter Methoden beantwortet werden k{\"o}nnen. F{\"u}r das Museum haben diese Ans{\"a}tze eine besondere Relevanz, da sie neue Arten des Betrachtens und Vermittelns von Kunstwerken oder zum Beispiel die Rekonstruktion verlorener Artefakte erlauben. In Zusammenarbeit von Mensch und Maschine entstehen so neue effektive Verfahren, die Inhalte erschlie{\ss}en, Verbindungen etablieren und neues Wissen generieren.},
	isbn = {978-3-948808-00-6},
	url = {http://www.deutsches-museum.de/fileadmin/Content/010_DM/060_Verlag/studies-7.pdf},
	author = {Sabine Lang and Bj{\"o}rn Ommer}
}
@proceedings {7064,
	title = {Object Retrieval and Localization in Large Art Collections Using Deep Multi-style Feature Fusion and Iterative Voting},
	year = {2020},
	month = {08-2020},
	abstract = {The search for specific objects or motifs is essential to art history as both assist in decoding the meaning of artworks. Digitization has produced large art collections, but manual methods prove to be insufficient to analyze them. In the following, we introduce an algorithm that allows users to search for image regions containing specific motifs or objects and find similar regions in an extensive dataset, helping art historians to analyze large digitized art collections. Computer vision has presented efficient methods for visual instance retrieval across photographs. However, applied to art collections, they reveal severe deficiencies because of diverse motifs and massive domain shifts induced by differences in techniques, materials, and styles. In this paper, we present a multi-style feature fusion approach that successfully reduces the domain gap and improves retrieval results without labelled data or curated image collections. Our region-based voting with GPU-accelerated approximate nearest-neighbour search allows us to find and localize even small motifs within an extensive dataset in a few seconds. We obtain state-of-the-art results on the Brueghel dataset and demonstrate its generalization to inhomogeneous collections with a large number of distractors.},
	doi = {https://doi.org/10.1007/978-3-030-66096-3_12},
	author = {Nikolai Ufer and Sabine Lang and Bj{\"o}rn Ommer}
}
@conference {6322,
	title = {Content and Style Disentanglement for Artistic Style Transfer},
	booktitle = {Proceedings of the Intl. Conf. on Computer Vision (ICCV)},
	year = {2019},
	author = {Dmytro Kotovenko and Sanakoyeu, Artsiom and Sabine Lang and Bj{\"o}rn Ommer}
}
@proceedings {6300,
	title = {Using a Transformation Content Block For Image Style Transfer},
	year = {2019},
	author = {Dmytro Kotovenko and Sanakoyeu, A. and Sabine Lang and Ma, P. and Bj{\"o}rn Ommer}
}
@article {6247,
	title = {Attesting Similarity: Supporting the Organization and Study of Art Image Collections with Computer Vision},
	journal = {Digital Scholarship in the Humanities, Oxford University Press},
	volume = {33},
	year = {2018},
	pages = {845-856},
	author = {Sabine Lang and Bj{\"o}rn Ommer}
}
@article {6283,
	title = {Reconstructing Histories: Analyzing Exhibition Photographs with Computational Methods},
	journal = {Arts, Computational Aesthetics},
	volume = {7, 64},
	year = {2018},
	month = {10/2018},
	chapter = {1-21},
	author = {Sabine Lang and Bj{\"o}rn Ommer}
}
@proceedings {6284,
	title = {Reflecting on How Artworks Are Processed and Analyzed by Computer Vision},
	year = {2018},
	publisher = {Springer},
	author = {Sabine Lang and Bj{\"o}rn Ommer}
}
@conference {style_aware_content_loss_eccv18,
	title = {A Style-Aware Content Loss for Real-time HD Style Transfer},
	booktitle = {Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV) (Oral)},
	year = {2018},
	abstract = {Recently, style transfer has received a lot of attention. While much of this research has aimed at speeding up processing, the approaches are still lacking from a principled, art historical standpoint: a style is more than just a single image or an artist, but previous work is limited to only a single instance of a style or shows no benefit from more images. Moreover, previous work has relied on a direct comparison of art in the domain of RGB images or on CNNs pre-trained on ImageNet, which requires millions of labeled object bounding boxes and can introduce an extra bias, since it has been assembled without artistic consideration. To circumvent these issues, we propose a style-aware content loss, which is trained jointly with a deep encoder-decoder network for real-time, high-resolution stylization of images and videos. We propose a quantitative measure for evaluating the quality of a stylized image and also have art historians rank patches from our approach against those from previous work. These and our qualitative results ranging from small image patches to megapixel stylistic images and videos show that our approach better captures the subtle nature in which a style affects content.
},
	keywords = {deep learning, generative network, Style transfer},
	author = {Sanakoyeu, A. and Dmytro Kotovenko and Sabine Lang and Bj{\"o}rn Ommer}
}
