Wir stützen uns hauptsächlich auf <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Scale Invariant Feature Transform</hi> (<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">SIFT</hi>; Lowe, 1999; Lowe, 2004), um aus Bildern historischer Objekte lokale Schlüsselpunkte (<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Keypoints</hi>) zu extrahieren und mittels Deskriptoren (<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Descriptors</hi>) weiterverarbeiten zu können. Schlüsselpunkte bilden einzelne Interessenregionen eines Bildes ab, die statistisch, aber nicht notwendigerweise semantisch relevante Merkmale tragen, und stellen sie in einem 128-dimensionalen Histogramm dar. Im mathematischen Sinne sind sie Extremwerte, die über einen Raum mehrfach skalierter und mit einem Gaußfilter geglätteter Bilder ermittelt werden. Mit üblichen Ähnlichkeits- und Distanzmaßen, z. B. der euklidischen Distanz, ist es so möglich, die Nähe zwischen zwei Schlüsselpunkten zu quantifizieren, und demnach auch, über die Summe der <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">matchenden</hi> Schlüsselpunkte, die Nähe zwischen zwei Digitalisaten; wobei anzunehmen ist, dass die Anzahl der übereinstimmenden Schlüsselpunkte für variierende Abbildungen desselben Objekts höher ist als für Abbildungen unterschiedlicher Objekte.