Mit dem heutigen Stand der Technik in Form von Rechenleistung und Methoden der Bildverarbeitung, Mustererkennung und Maschinellem Lernen konnten wir zeigen, dass die manuellen Entzifferungen der 1980er Jahre in Algorithmen abgebildet werden können. Dabei ist anzumerken, dass z.B. die berechneten Ähnlichkeitsmaße mit Arbeitsplatzrechnern innerhalb weniger Minuten bestimmt werden können. Dies ermöglicht das Testen verschiedener Hypothesen über Zeichenähnlichkeiten in Form von Änderungen an Parametern und Kombinationen von unterschiedlichen Algorithmen. Hierbei wird der bereits in der digitalen Erforschung von Keilschrifttafeln angewendete <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Multiscale Integral Invariant Filter</hi> (MSII) eingesetzt um Schriftzeichen in 3D-Objekten zu isolieren. Die 3D-Objekte werden in diesem Verfahren in 2D umgesetzt und mit Hilfe von Projektionsprofilen segmentiert, um ein Gitter aus Spalten und Zeilen zu erzeugen. Anschließend werden die Hieroglyphenblocks selbst nach dem Zufallsprinzip segmentiert, wobei Hintergrund und Vordergrund aufgrund der Oberflächenkrümmung der ursprünglichen 3D-Oberfläche getrennt werden. Die abgerufenen Zeichen werden zunächst nach ihrer Größe zu einem Satz gängiger Größen zusammengefasst. Für jede Glyphe wird ein auf dem Histogramm der Gradienten (HOG) basierender Merkmalsvektor berechnet und für ein hierarchisches Clustering verwendet (Abb. 3). Ein bemerkenswertes Ergebnis ist das Erkennen von Linienelementen komplexer Zeichen, die auch in gestauchter Form vorkommen können. Damit verhält sich die vollautomatische <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Machine Learning Pipeline</hi> sehr ähnlich zur Diagnostik, wie sie von Experten angewendet wird. Mit den jetzigen Parametern werden gedoppelte und gestauchte Elemente der Mayaschrift korrekt identifiziert. Dies wird in einer Visualisierung der Zeichen in einem Graphen bzw. Ähnlichkeitsnetzwerk besonders deutlich. Das System errechnet die Grenzen der Hieroglyphenblöcke (Abbildung 4) und kann zwischen Bild- und Textinformationen unterscheiden.