論文の概要: Can Deep Learning Assist Automatic Identification of Layered Pigments From XRF Data?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12651v1
• Date: Tue, 26 Jul 2022 04:39:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-27 12:37:35.044316
• Title: Can Deep Learning Assist Automatic Identification of Layered Pigments From XRF Data?
• Title（参考訳）: XRFデータから層状顔料の自動識別を支援することができるか?
• Authors: Bingjie (Jenny) Xu, Yunan Wu, Pengxiao Hao, Marc Vermeulen, Alicia McGeachy, Kate Smith, Katherine Eremin, Georgina Rayner, Giovanni Verri, Florian Willomitzer, Matthias Alfeld, Jack Tumblin, Aggelos Katsaggelos and Marc Walton
• Abstract要約: X線蛍光分光法(XRF)は、幅広い科学分野、特に文化遺産において、元素分析において重要な役割を担っている。 XRFに基づく顔料識別は、測定スペクトルの専門的解釈による時間的要素マッピングに依存している。 近年の研究では、類似したXRFスペクトルをクラスタリングし、最も可能性の高い顔料を識別するために機械学習技術を適用している。 我々は,顔料識別プロセスを完全に自動化する,ディープラーニングに基づくエンドツーエンド顔料識別フレームワークを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4132781808597012
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: X-ray fluorescence spectroscopy (XRF) plays an important role for elemental analysis in a wide range of scientific fields, especially in cultural heritage. XRF imaging, which uses a raster scan to acquire spectra across artworks, provides the opportunity for spatial analysis of pigment distributions based on their elemental composition. However, conventional XRF-based pigment identification relies on time-consuming elemental mapping by expert interpretations of measured spectra. To reduce the reliance on manual work, recent studies have applied machine learning techniques to cluster similar XRF spectra in data analysis and to identify the most likely pigments. Nevertheless, it is still challenging for automatic pigment identification strategies to directly tackle the complex structure of real paintings, e.g. pigment mixtures and layered pigments. In addition, pixel-wise pigment identification based on XRF imaging remains an obstacle due to the high noise level compared with averaged spectra. Therefore, we developed a deep-learning-based end-to-end pigment identification framework to fully automate the pigment identification process. In particular, it offers high sensitivity to the underlying pigments and to the pigments with a low concentration, therefore enabling satisfying results in mapping the pigments based on single-pixel XRF spectrum. As case studies, we applied our framework to lab-prepared mock-up paintings and two 19th-century paintings: Paul Gauguin's Po\`emes Barbares (1896) that contains layered pigments with an underlying painting, and Paul Cezanne's The Bathers (1899-1904). The pigment identification results demonstrated that our model achieved comparable results to the analysis by elemental mapping, suggesting the generalizability and stability of our model.
• Abstract（参考訳）: X線蛍光分光法(XRF)は、幅広い科学分野、特に文化遺産において、元素分析において重要な役割を果たす。 XRFイメージングは、ラスタスキャンを用いてアートワークのスペクトルを取得し、それらの元素組成に基づいて顔料分布を空間分析する機会を提供する。 しかし、従来のXRFベースの顔料識別は、測定スペクトルの専門的な解釈による時間的要素マッピングに依存している。 手作業への依存を減らすため、最近の研究では、類似したXRFスペクトルをクラスタリングし、最も可能性の高い顔料を識別するために機械学習技術を適用している。 それでも、顔料混合物や層状顔料など、実際の絵画の複雑な構造に対処する自動顔料識別戦略は依然として困難である。 また、XRF画像に基づく画素単位の顔料識別は、平均スペクトルと比較するとノイズレベルが高いため、依然として障害となっている。 そこで我々は,顔料識別プロセスを完全に自動化する,ディープラーニングに基づくエンドツーエンド顔料識別フレームワークを開発した。 特に、下層の顔料や低濃度の顔料に対して高い感度を提供するため、シングルピクセルxrfスペクトルに基づく顔料のマッピングの結果を満たすことができる。 例えば、ポール・ゴーギャン(paul gauguin)の『po\`emes barbares』(1896年)とポール・セザンヌ(paul cezanne)の『the bathers』(1899-1904年)である。 顔料識別の結果から,本モデルは元素マッピングによる解析に匹敵し,一般化性と安定性が示唆された。

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