<note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="1" rend="footnote text" xml:id="ftn1">Im Rahmen eines Wettbewerbs an der ICFHR 2018 wurden nur noch Algorithmen basierend <hi rend="italic">machine learning</hi> zur Erkennung der Handschriften eingesetzt, siehe: https://scriptnet.iit.demokritos.gr/competitions/10/viewresults/. </note> <note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="2" rend="footnote text" xml:id="ftn2">Eine Alternative zu Transkribus ist die Open Source Software Kraken, die ebenfalls auf der Basis neuronaler Netze Trainings individueller Handschriftenmodelle erlaubt. Für die Erkennung alter Drucke (gedruckt vor 1830) eignen sich auch Open Source Tools wie Tesseract. Siehe dazu den aktuellen Stand der Förderinitiative OCR-D, Neudecker u. a. 2019. </note> <note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="3" rend="footnote text" xml:id="ftn3"> Aktuell ist der Zugang zur Trainingsfunktionalität nicht standardmässig gegeben. Per Mail (an email@transkribus.eu) wird die Möglichkeit aber rasch und unkompliziert gewährt. </note>