Epistemische Rückseite instrumenteller Bilder

Das Projekt widmete sich der Hand als einem Untersuchungsobjekt, das Aristoteles als »Instrument aller Instrumente« (instrumentum instrumentorum) bezeichnet hat und damit zugleich einem Körperteil, das jüngst (durch Smartphones, Tablet-PCs u.a.) ins Zentrum theoretischen Interesses getreten ist (Ruf). Während medizin-, kultur- und kunstgeschichtliche Fallstudien zur Hand vorliegen (Leroi-Gourhan; Gadebusch Bondio), steht eine bildwissenschaftliche Erforschung noch aus.
Im Projekt wurde die Hand als dialektisches Objekt zwischen Form und Funktion untersucht: als Gegenstand von Zeichnung und instrumenteller Bildgebung vor der Folie der Entstehung der Handchirurgie als eigener Disziplin, ihrer bildhistorischen und epistemologischen Vorgeschichte, der Wechselwirkung von Medizin- und Kriegstechnik, Fragen der Geometrisierung und Disziplinierung des Körpers, unter Bezugnahme auf kunst- und architekturtheoretische Debatten der Neuzeit und mit Blick auf den aktuellen Medienwandel. Zudem wurde die Zeichnung untersucht: als epistemisches Werkzeug, in Bezug auf ihre Einbettung in eine Bildpraxis des Forschens, Sammelns, Vergleichens, Ordnens und ihre Wechselwirkung mit anderen Bildmedien (z.B. mit Fotografie – Diapositiven, Röntgenaufnahmen –, Printmedien wie Zeitungsbildern oder auch Reproduktionen von Kunstwerken).
Anhand des Nachlasses des Handchirurgen J. William Littler wurden im Anschluss an die Theorie der Zeichnung (Kemp) und die Geschichte des Wissens vom Händischen (Sherman) Untersuchungen zur materiellen Kultur und zu den Bildpraktiken der Handchirurgie durchgeführt. Dabei ging es um Bilder der Hand sowohl in der Forschung als auch im Patientenkontakt. Gefragt wurde nach dem Begriff des ›Stils‹ in der Chirurgie, nach den Wechselwirkungen zwischen Fotografie und Handzeichnung und nach der Rolle des Medienwandels für die Bildpraxis der Handchirurgie.

Im Forschungsfeld Affective Computing werden digitale Technologien entwickelt, die Gefühle anhand körperlicher Ausdrucksmuster automatisch erfassen und berechnen. Die auf großen Datenbanken beruhenden Technologien versuchen, eine Vielzahl an Ausdrucksvarianten und die ›wahren‹ Gefühle zu erkennen. Als empirisches Standardinstrument zur Codierung von Affektausdrücken wird das Facial Action Coding System (FACS) (1978) eingesetzt. Das FACS reduziert jedoch den körperlichen Ausdruck der Gefühle auf sechs Grundemotionen und auf die Bewegung der Gesichtsmuskulatur.

Aus einer medien- und kulturwissenschaftlichen Perspektive wurde in diesem Projekt der Einsatz empirischer und bildgestützter Methoden der Erfassung der Gefühle in den Experimentallaboren der Psychologie in der Mitte des 20. Jahrhunderts untersucht. Anhand von zwei Beispielen aus der Psychologie, der Cyberpsychologie und der Therapie von Autismus-Spektrum-Störungen, wurden Methoden der digitalen Erfassung der Gefühle im Affective Computing analysiert. Erkenntnisleitendes Ziel war die Frage des Nachwirkens historischer Wissensbestände in der aktuellen Affektforschung, insbesondere die Weiterentwicklung des FACS im Affective Computing.

Bearbeitung: Martin Grewe (ZIB)

Die Entwicklung computergestützter Planungs- und Analysewerkzeuge für die Gesichtschirurgie sowie die Erforschung neurokognitiver Prozesse bei der Wahrnehmung und Verarbeitung von Gesichtsausdrücken basieren auf Modellen über morphologische Eigenschaften des menschlichen Gesichts und seiner Dynamik. Anwendungen in Medizin und Neurowissenschaften nutzen bislang Mimik-Modelle wie das Facial-Action-Coding-System (FACS). Allerdings liegt neben einem kategorialen Kodierungssystem und einer begrifflichen und methodischen Verschmelzung von Emotion und induziertem Gesichtsausdruck eine entscheidende Limitierung dieser Modelle in der überwiegend qualitativen Beschreibung der morphologischen Ausdrucksmuster (z.B. in Form exemplarischer Fotografien beim FACS) und der Reduzierung der fazialen Dynamik auf die muskuläre Bewegung. Neue Anwendungen und Fragestellungen erfordern jedoch ein differenziertes und quantitatives Modell dynamischer Fazialgestalt.
Der Fokus des Dissertationsprojekts lag daher auf der Etablierung einer hoch detaillierten 3D-Gesichtsdatenbank (Mimik-Archiv) zur statistischen Analyse quantitativer fazialer Morphologiemerkmale. Die Ausdrucksmuster erlauben die Generierung eines Modells in Form des digitalen Mimik-Atlas und dienen als Werkzeug in medizinischen und neurowissenschaftlichen Anwendungen.
In der ersten Projektphase wurden bestehende stereofotogrammetrische Verfahren zur Erfassung der fazialen Morphologie und der fotografischen Textur von Gesichtsausdrücken weiterentwickelt und für den spezifischen Kontext optimiert. Mit der Camera Facialis des Konrad-Zuse-Zentrums für Informationstechnik (ZIB) wurde ein Multi-Camera Setup etabliert, welches es ermöglicht, 3D-Geometrie und Farbe der Gesichtsoberfläche binnen Sekundenbruchteilen hochgenau zu vermessen. Dabei übertrifft sowohl der geometrische als auch der fotometrische Detailgrad der digitalen Gesichtsmodelle die Ergebnisse derzeit verfügbarer Systeme. Während der gesamten Projektlaufzeit diente die Camera Facialis der Sammlung einer umfassenden Datenbasis von fazialen Affektausdrucksmustern.
Gegenstand weiterer Forschungen waren vor allem neue algorithmische Verarbeitungsprozesse mit dem Ziel der Erstellung des Mimik-Archivs aus den digitalen Gesichtsoberflächen. Durch eine weitgehende Automatisierung der nötigen Verarbeitungsschritte wird eine schnelle Integration digitaler 3D-Modelle in das Mimik-Archiv und darüber hinaus ein einfacher Datenbankabgleich mit neuen Gesichtern möglich.