論文の概要: AutArch: An AI-assisted workflow for object detection and automated
recording in archaeological catalogues
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17978v2
- Date: Thu, 15 Feb 2024 14:04:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-16 21:03:02.889719
- Title: AutArch: An AI-assisted workflow for object detection and automated
recording in archaeological catalogues
- Title（参考訳）: autarch: 考古学カタログのオブジェクト検出と自動記録のためのai支援ワークフロー
- Authors: Kevin Klein, Alyssa Wohde, Alexander V. Gorelik, Volker Heyd, Ralf
L\"ammel, Yoan Diekmann, Maxime Brami
- Abstract要約: 本稿では,遺産として利用可能な考古学的発見カタログからデータを収集するための新しいワークフローを紹介する。
このワークフローは、自動検索されたデータの検証と調整を行う画像処理、オブジェクト検出、インタラクティブな手段をサポートするカスタムソフトウェア(AutArch)に依存している。
我々は、人工知能(AI)を、物体の検出と分類のためのニューラルネットワークの観点でワークフローに統合する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.69303106863453
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The context of this paper is the creation of large uniform archaeological
datasets from heterogeneous published resources, such as find catalogues - with
the help of AI and Big Data. The paper is concerned with the challenge of
consistent assemblages of archaeological data. We cannot simply combine
existing records, as they differ in terms of quality and recording standards.
Thus, records have to be recreated from published archaeological illustrations.
This is only a viable path with the help of automation. The contribution of
this paper is a new workflow for collecting data from archaeological find
catalogues available as legacy resources, such as archaeological drawings and
photographs in large unsorted PDF files; the workflow relies on custom software
(AutArch) supporting image processing, object detection, and interactive means
of validating and adjusting automatically retrieved data. We integrate
artificial intelligence (AI) in terms of neural networks for object detection
and classification into the workflow, thereby speeding up, automating, and
standardising data collection. Objects commonly found in archaeological
catalogues - such as graves, skeletons, ceramics, ornaments, stone tools and
maps - are detected. Those objects are spatially related and analysed to
extract real-life attributes, such as the size and orientation of graves based
on the north arrow and the scale. We also automate recording of geometric
whole-outlines through contour detection, as an alternative to landmark-based
geometric morphometrics. Detected objects, contours, and other automatically
retrieved data can be manually validated and adjusted. We use third millennium
BC Europe (encompassing cultures such as 'Corded Ware' and 'Bell Beaker', and
their burial practices) as a 'testing ground' and for evaluation purposes; this
includes a user study for the workflow and the AutArch software.
- Abstract（参考訳）: この論文のコンテキストは、AIとビッグデータの助けを借りて、検索カタログなどの異種資源から、大きな均一な考古学的データセットを作成することである。
この論文は、考古学的データの一貫した集合の挑戦に関するものである。
品質や記録基準の点で異なるため、既存の記録を単純に組み合わせることはできません。
そのため、考古学的な図面から記録を再現する必要がある。
これは自動化の助けを借りて実行可能な道です。
本論文の貢献は、考古学的図面や写真などの古資料として利用可能な考古学的発見カタログからのデータを収集するための新しいワークフローである。このワークフローは、画像処理、オブジェクト検出、自動検索データの検証と調整のインタラクティブな手段をサポートするカスタムソフトウェア(autarch)に依存している。
人工知能(AI)は、オブジェクトの検出と分類のためのニューラルネットワークをワークフローに統合することで、データ収集のスピードアップ、自動化、標準化を可能にします。
墓、骨格、陶器、装飾品、石器、地図など、考古学のカタログによく見られる物が検出されている。
これらの物体は空間的に関連しており、北矢印や規模に基づく墓の大きさや方位などの実生活特性を抽出するために分析されている。
また,ランドマークに基づく幾何学的形態計測の代替として,輪郭検出による幾何学的アウトラインの記録を自動化した。
検出されたオブジェクト、輪郭、その他の自動検索されたデータは手動で検証および調整することができる。
紀元前3千年紀のヨーロッパ(「腐食した陶器」や「ベル・ビーカー」などの文化を包含する)を「試験場」として、評価目的に使用し、ワークフローや自閉症ソフトウェアに関するユーザスタディを含む。
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