Der Vortrag präsentiert die Ergebnisse eines Proof of Concept, der mit Einzelseiten aus 100 Inkunabeldigitalisaten, von denen jeweils zwei aus derselben Schrift gesetzt waren, die Gangbarkeit dieses Ansatzes untersucht hat. Es wurde dazu eine Methode zur Schreiberidentifizierung adaptiert, die sehr erfolgreich zeitgenössische Schriften dem richtigen Schreiber zuordnen kann (Christlein / Bernecker / Angelopoulou 2015). Dabei handelt es sich um einen ganzheitlichen Ansatz, bei dem auf Basis einer Bilddatei Merkmale an der Schrift berechnet werden. Für diese Studie wurde der Textbereich im Bild manuell markiert und anschließend binarisiert (Sauvola / Pietkäinen 2000). Zusammenhängende Komponenten wurden anhand ihrer Flächengröße und Breiten-Höhenverhältnisses gefiltert, so dass möglichst nur Schrift extrahiert wird. An den Konturen der Schrift werden anschließend Zernike-Momente berechnet, welche anschließend mittels VLAD zu einem globalen Merkmalsvektor aggregiert werden. Diese Merkmalsvektoren dienen anschließend zur Typenbestimmung.