Peter Bell
*1977. Since 2021 full professor for Art History and Digital Humanities at Philipps-Universität Marburg. 2017-2021 Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) juniorprofessor (W1) for digital humanities, focus art on art history. 2013-2018 group leader Heidelberg Academy of Science in the research project “Artistic and Artifical Seeing. Computer Vision and Art History in Methodical and Practical Cooperation”. 2011-2013 University of Heidelberg Post-doc at the Computer Vision Group of Prof. Dr. Björn Ommer, at Heidelberg Collaboratory for Image Processing (HCI), IWR, University of Heidelberg. 2006-2013 University of Trier research assistant in the sub-project directed by Prof. Dr. Gerhard Wolf (Kunsthistorisches Institut Florenz Max-Planck-Institut) “Orders of Images: The Representation of Strangeness and Poverty in Italian Art and Visual Culture (13th-16th c.)” of the Collaborative Research Center “Strangers and Poor People: Changing Patterns of Inclusion and Exclusion from Classical Antiquity to the Present Day” (SFB 600) 2006–2011Dissertation about the representation of Greeks in Italian Renaissance Art (“Getrennte Brüder und antike Ahnen. Repräsentation der Griechen in der italienischen Kunst zur Zeit der Kirchenunion, 1438-72“) 2006–2010, Advisors Prof. Dr. Ingo Herklotz, Prof. Dr. Gerhard Wolf. University of Marburg M.A., Department of History of Art, 2005.
Thesis “Die Sala dei Mesi im Palazzo Schifanoia in Ferrara“ FIELDS OF INTEREST social art history, representations of strangers in art Art History and Computer Vision, Digital Art History
Supervisors: Ingo Herklotz, Gerhard Wolf, and Björn Ommer
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Papers by Peter Bell
Reinhardt, Peter Bell, Ute Verstegen, Ronak Kosti, Andreas Maier, Vincent Christlein, One-Shot Object Detection
in Heterogeneous Artwork Datasets, in: 2022 Eleventh International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications (IPTA), URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9784141
Christian archeologists face many challenges in understanding visual narration through artwork images. This understanding is essential to access underlying semantic information. Therefore, narrative elements (objects) need to be labeled, compared, and contextualized by experts, which takes an enormous amount of time and effort. Our work aims to reduce labeling costs by using one-shot object detection to generate a labeled database from unannotated images. Novel object categories can be defined broadly and annotated using visual examples of narrative elements without training exclusively for such objects. In this work, we propose two ways of using contextual information as data augmentation to improve the detection performance. Furthermore, we introduce a multi-relation detector to our framework, which extracts global, local, and patch-based relations of the image. Additionally, we evaluate the use of contrastive learning. We use data from Christian archeology (CHA) and art history-IconArt-v2 (IA). Our context encoding approach improves the typical fine-tuning approach in terms of mean average precision (mAP) by about 3.5 % (4 %) at 0.25 intersection over union (IoU) for UnSeen categories, and 6 % (1.5 %) for Seen categories in CHA (IA). To the best of our knowledge, our work is the first to explore few shot object detection on heterogeneous artistic data by investigating evaluation methods and data augmentation strategies. We will release the code and models after acceptance of the work.
ein maschinelles Sehen. Das darum entstandene Forschungsfeld Computer
Vision ist auch eine Bildwissenschaft, mit der die Kunstgeschichte unmittelbar in
Dialog treten kann und mit deren Unterstützung sie die anwachsenden Bilddatenbestände schneller und tiefer erschließen kann. In diesem Kapitel werden
einige Anwendungsbeispiele vorgestellt, um die Potenziale und Herausforderungen verschiedener Methoden der Computer Vision vorzustellen. Die Einsatzbereiche sind vielfältig und reichen von einfacher Duplikatsuche zur
Detektion von Objekten, Bildvergleichen und Stilanalyse. Besonders interessant
erscheinen hier Ansätze, in denen Mensch und Maschine interagieren und
dabei ihre unterschiedlich gelagerten Kompetenzen im Erfassen und Verarbeiten von Informationen verbinden.
We base our approach on one of four illustrated manuscripts of Eike von Repgow's (ca. 1180–ca. 1235) Sachsenspiegel (Mirror of the Saxons), which reveals a visual grammar that arranges the gestures to a certain extent, but within that framework, the drafter composes freely and with artistic perspective.
Großbau die Ausnahme. Zahlreiche zeitgenössische Illustrationen geben eine
Vorstellung vom mittelalterlichen Baubetrieb – oder auch nicht. Denn die
realienkundlichen Quellen zu Werkzeugen oder Arbeitsprozessen auf einer
mittelalterlichen Baustelle sind meist eingebunden in einen größeren Sinnzusammenhang,
nach Peter Bell bilden sie gar „das gesamte Dispositiv des
Bauens insgesamt ab“ (S. 364) mit Stereotypen wie dem tölpelhaften Bauarbeiter
und dem mächtigen Bauherrn, oder imaginäre Baustellen wie dem
Turmbau zu Babel. Mimetische Präzision steht hier im Dienst eines
übergeordneten Bildsinns. (Rez. Leonhard Helten, Halle)
Reinhardt, Peter Bell, Ute Verstegen, Ronak Kosti, Andreas Maier, Vincent Christlein, One-Shot Object Detection
in Heterogeneous Artwork Datasets, in: 2022 Eleventh International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications (IPTA), URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9784141
Christian archeologists face many challenges in understanding visual narration through artwork images. This understanding is essential to access underlying semantic information. Therefore, narrative elements (objects) need to be labeled, compared, and contextualized by experts, which takes an enormous amount of time and effort. Our work aims to reduce labeling costs by using one-shot object detection to generate a labeled database from unannotated images. Novel object categories can be defined broadly and annotated using visual examples of narrative elements without training exclusively for such objects. In this work, we propose two ways of using contextual information as data augmentation to improve the detection performance. Furthermore, we introduce a multi-relation detector to our framework, which extracts global, local, and patch-based relations of the image. Additionally, we evaluate the use of contrastive learning. We use data from Christian archeology (CHA) and art history-IconArt-v2 (IA). Our context encoding approach improves the typical fine-tuning approach in terms of mean average precision (mAP) by about 3.5 % (4 %) at 0.25 intersection over union (IoU) for UnSeen categories, and 6 % (1.5 %) for Seen categories in CHA (IA). To the best of our knowledge, our work is the first to explore few shot object detection on heterogeneous artistic data by investigating evaluation methods and data augmentation strategies. We will release the code and models after acceptance of the work.
ein maschinelles Sehen. Das darum entstandene Forschungsfeld Computer
Vision ist auch eine Bildwissenschaft, mit der die Kunstgeschichte unmittelbar in
Dialog treten kann und mit deren Unterstützung sie die anwachsenden Bilddatenbestände schneller und tiefer erschließen kann. In diesem Kapitel werden
einige Anwendungsbeispiele vorgestellt, um die Potenziale und Herausforderungen verschiedener Methoden der Computer Vision vorzustellen. Die Einsatzbereiche sind vielfältig und reichen von einfacher Duplikatsuche zur
Detektion von Objekten, Bildvergleichen und Stilanalyse. Besonders interessant
erscheinen hier Ansätze, in denen Mensch und Maschine interagieren und
dabei ihre unterschiedlich gelagerten Kompetenzen im Erfassen und Verarbeiten von Informationen verbinden.
We base our approach on one of four illustrated manuscripts of Eike von Repgow's (ca. 1180–ca. 1235) Sachsenspiegel (Mirror of the Saxons), which reveals a visual grammar that arranges the gestures to a certain extent, but within that framework, the drafter composes freely and with artistic perspective.
Großbau die Ausnahme. Zahlreiche zeitgenössische Illustrationen geben eine
Vorstellung vom mittelalterlichen Baubetrieb – oder auch nicht. Denn die
realienkundlichen Quellen zu Werkzeugen oder Arbeitsprozessen auf einer
mittelalterlichen Baustelle sind meist eingebunden in einen größeren Sinnzusammenhang,
nach Peter Bell bilden sie gar „das gesamte Dispositiv des
Bauens insgesamt ab“ (S. 364) mit Stereotypen wie dem tölpelhaften Bauarbeiter
und dem mächtigen Bauherrn, oder imaginäre Baustellen wie dem
Turmbau zu Babel. Mimetische Präzision steht hier im Dienst eines
übergeordneten Bildsinns. (Rez. Leonhard Helten, Halle)
Der Computing Art Reader — Einführung in die digitale Kunstgeschichte stellt einen Schritt zur Umsetzung dieser Aufgaben dar. Studierende und Lehrende der Kunstgeschichte und der Digital Humanities erhalten einen ersten Überblick über die verschiedenen Inhalte und Institutionen der digitalen Kunstgeschichte; festgehalten durch einige der Akteurinnen und Akteure selbst. Die Texte bilden ein Mosaik aus theoretischen Essays, praxisnahen Projektbeschreibungen, Überblicken über Forschungszweige und kontroversen Positionstexten, in denen konkrete Technologien, aktuelle Diskurse und zukünftige Ziele des Teilgebiets ersichtlich werden.