Eine wichtige Quelle für die Provenienzforschung ist die Datenbank <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">German Sales</hi>, die derzeit über 12,000 meist bebilderte Auktions- und Verkaufskataloge vorwiegend aus dem deutschsprachigen Raum aus den Jahren 1901 bis 1945 umfasst (Figure 1). Die Kataloge können im Volltext durchsucht werden (German Sales). Für die Provenienzforschung sind die Kataloge essenzielle Quellen, um nachzuvollziehen, ob ein Objekt bei einer Versteigerung angeboten wurde und eventuell den Besitzer/die Besitzerin gewechselt hat. Einige Kataloge enthalten zudem handschriftliche Annotationen zu Preisen oder Käufer:innen (Zuschlag, 2022, 92-93). Obwohl der Zugriff auf diese Informationen über die Textsuche einen großen Mehrwert darstellt, können fehlende Objektinformationen, sich verändernde Titel oder Zuschreibungen den Erfolg der Suche behindern. Eine Lösung bieten computergestützte Suchverfahren, insbesondere aus dem Bereich des maschinellen Lernens, die in der Lage sind, große Datenmengen zu verarbeiten und Regelmäßigkeiten automatisch zu finden (Bishop, 2006, 1) und auf der Basis von Bildeingaben arbeiten. Die Einreichung widmet sich daher der Frage, ob diese bildbasierten Verfahren die Suche nach Abbildungen in historischen Auktionskatalogen und damit die Provenienzforschung unterstützen können. Für die Bildersuche verwenden wir das in Figure 4 dargestellte Verfahren: Nachdem die Abbildungen in den Auktionskatalogen detektiert und ausgeschnitten wurden, werden im Anschluss deren visuelle Merkmale extrahiert und in einer Datenbank gespeichert. Diese Merkmale dienen als Grundlage für die anschließende Bildersuche. Das Verfahren wird im Methodenteil näher ausgeführt.