Unser Verfahren baut eine Suchstruktur auf, die danach mit Keilkonfigurationen abgesucht werden kann. Zuerst wird durch eine Radial Basis Function (RBF) Kernel-PCA Dimensionsreduktion (Schölkopf 1997) der Merkmalsraum der Merkmalsvektoren reduziert. Es gibt nur wenige Keiltypen und diese werden durch die hochdimensionalen (12 Merkmale pro Keil) Merkmalsvektoren überspezifisch beschrieben. Danach wird ein k-Means Clustering (Kanungo et al. 2002) durchgeführt, um die einzelnen Keiltypen automatisiert zu erkennen. Die gefunden Gruppierungen bilden die Basis für ein Wörterbuch an bekannten Keilkonfigurationen. Dieses Wörterbuch wird nun erweitert indem ein spatiales Frequent Pattern Mining (Han et al. 2007) der Tafeln durchgeführt wird. Häufig vorkommende und dicht zusammen liegende Keiltypen werden zu neuen Einträgen zusammengefasst. Keilschrifttafeln werden somit anhand der Positionen von im Wörterbuch vorhandenen Keilkonfigurationen beschrieben.