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In früherer Zeit kennzeichneten Papiermühlen ihre Papiere mit Figuren, Symbolen und Buchstaben, den bekannten Wasserzeichen, um sie von denen anderer Hersteller zu unterscheiden. Schöpfsiebe erzeugten eine Prägung im Papier, die zudem bei Lichtschein deutlich hervortrat. Mit ihrer Geschichte befasst sich die Forschung seit langem, etwa um Hinweise über den Entstehungsort und -zeitraum eines Papiers und den Zeitpunkt darauf angefertigter Manuskripte gewinnen.
Das an der Österreichischen Akademie der Wissenschaften angesiedelte Projekt DRACMarkS (Digitization, Recognition, and Automated Clustering of Watermarks in the Music Manuscripts of Franz Schubert) untersucht derzeit Wasserzeichen in Papieren, die der Wiener Komponist Franz Schubert (1797–1828) für seine Kompositionen verwendet hat. Ein Team aus den Bereichen Musikwissenschaft, Informationstechnik und Signalverarbeitung digitalisiert alle Manuskripte aus der Hand Schuberts, die dann in einer online Datenbank zugänglich sein werden. Ihre Auswertung soll Erkenntnisse über Entstehungszeiten und Werkzusammenhänge bringen und damit auch die Datierung bislang undatierter Autographen ermöglichen. Eine Softwarelösung ähnlich den Methoden der Fingerabdruckerkennung wird künftig zur automatisierten Erkennung von identischen Zeichen führen.
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In earlier times, paper mills marked their papers with figures, symbols and letters, the familiar watermarks, to distinguish them from those of other manufacturers. The scoop sieves created an embossing in the paper, which also stood out clearly in the light. Researchers have been studying their history for a long time. Comparisons can provide valuable information about where and when a paper was made and when manuscripts were produced on it.
The DRACMarkS project (Digitization, Recognition, and Automated Clustering of Watermarks in the Music Manuscripts of Franz Schubert), based at the Austrian Academy of Sciences, is currently investigating watermarks in papers used by the Viennese composer Franz Schubert (1797-1828) for his compositions. A team from the fields of musicology, information technology and signal processing is digitizing all of Schubert’s manuscripts using technological methods from thermography, machine learning and signal processing. These digital copies will be accessible in an online database. Their analysis should provide insights into the periods of origin and work contexts and thus also enable the dating of previously undated autographs. A software solution similar to fingerprint recognition methods should lead to the automated recognition of identical characters in the future.