The paper examines how Explainable Artificial Intelligence (XAI) methods can render the visual reasoning of a VLM – namely, CLIP – legible in art-historical contexts. It evaluates seven methods, combining zero-shot localization experiments with human interpretability studies.

The paper summarizes, how the Photographic Collection of the Bibliotheca Hertziana was digitized and made available to the public in a web application and addresses systematically why specific choices were made at each step with regard to organization of information, quality of available data and presentation.

Provenance research examines the origin of objects and aims to reconstruct their ownership history. This paper presents an image-based method for information retrieval in large data collections while using neural networks. The authors provide the technical conceptualization of image similarity underlying the algorithm.

This paper presents a concept for research data management using WikiFAIR. The analysis is based on data related to the visual culture of European hospitals. Furthermore, Wikidata is presented as a reference ontology for data modeling and linking.

Der Beitrag zeigt am Beispiel der Rocaille den Einsatz von Deep-Learning-Verfahren für das Training von neuronalen Netzen zur Annotation von Ornamentklassen mit dem Ziel via Bild- oder Texteingabe durch ein Vision-Language-Model Ähnlichkeitsvorschläge zu generieren.

Der Beitrag untersucht das Konzept der Ähnlichkeit im Rahmen der Explainable Artificial Intelligence (XAI) in Modellen des maschinellen Lernens für die kunsthistorische Bildsuche und -analyse.

Der Beitrag zeigt den Dialog zwischen einer Kunsthistorikerin und einem Informatiker, die Möglichkeiten und Herausforderungen des Einsatzes von Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) für kunst- und bildwissenschaftliche Fragestellungen erörtern. Behandelt werden neben Bildähnlichkeit Fragen nach der Klassifizierung, Interpretation und Wertung.

This paper introduces PROV-‍A (the Provenance App), a web-based tool designed to streamline the creation and publication of provenance information as Linked Open Data.

Der Beitrag widmet sich der digitalen Lücke im Kontext der Kunstgeschichte und Provenienzforschung und fragt nach Arten und Ursachen. Auf Basis einer Studie verschiedener Datenbanken und einer digitalen Methode werden Arten digitaler Lücken identifiziert und in einer (erweiterbaren) Typologie festgehalten.