<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-size:12pt">Die automatisierte Texterkennung von historischen Drucken und Handschriften gilt aus geisteswissenschaftlicher wie aus informatischer Perspektive in ganz unterschiedlichen Forschungs- und Anwendungskontexten auch weiterhin als anspruchsvolle und problembehaftete Aufgabe. Während die OCR (Optical Character Recognition) moderner Texte mit ihren zeilenbasierten OCR-Ansätzen (Breuel et al. 2013) weithin als informatisch quasi gelöstes Problem angesehen wird, stellen v. a. die höchst komplexen Layoutstrukturen vormoderner Werke (speziell der vor 1700) und ihr teils schlechter Druck- bzw. Erhaltungszustand immer noch ein großes Problem bei der Herstellung maschinenles- und -verarbeitbarer Texte dar. Verglichen mit der Vielfalt und Varianz der in Drucken verwendeten Typen und Schriftarten, gestaltet sich die Erkennung von Handschriften durch die vielfältigen Ausprägungen einzelner Schriftarten in Kombination mit unterschiedlichen Schreiberhänden noch einmal komplizierter. Selbst der kommerzielle State of the Art der Texterkennungssoftware wie bspw. ABBYY Finereader</hi><ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn1" n="1" /> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-size:12pt" xml:space="preserve"> wird in der Produktion wissenschaftlich nutzbarer Daten hier vor erhebliche Probleme gestellt. Die bereits bekannten Schwierigkeiten einer OCR auf historischen Daten müssen demnach um jene einer HTR (Handwritten Text Recognition) mittelalterlicher und frühneuzeitlicher Werke erweitert werden.</hi>