論文の概要: OBD-Finder: Explainable Coarse-to-Fine Text-Centric Oracle Bone Duplicates Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03836v1
• Date: Sun, 04 May 2025 20:35:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-08 19:07:35.856579
• Title: OBD-Finder: Explainable Coarse-to-Fine Text-Centric Oracle Bone Duplicates Discovery
• Title（参考訳）: OBD-Finder: 説明可能な粗大なテキスト中心のOracleの骨が発見を重複させる
• Authors: Chongsheng Zhang, Shuwen Wu, Yingqi Chen, Matthias Aßenmacher, Christian Heumann, Yi Men, Gaojuan Fan, João Gama,
• Abstract要約: Oracle Bone Inscription (OBI)は中国最古の体系的な書記システムである。 我々は、教師なし低レベルキーポイントマッチングと高レベルテキスト中心マッチングを組み合わせたプログレッシブOB重複検出フレームワークを設計する。 我々は、実世界のデプロイで60組以上の新しいOBの重複を発見しましたが、それは何十年にもわたってOBI研究者によって見逃されました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.493655544601629
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Oracle Bone Inscription (OBI) is the earliest systematic writing system in China, while the identification of Oracle Bone (OB) duplicates is a fundamental issue in OBI research. In this work, we design a progressive OB duplicate discovery framework that combines unsupervised low-level keypoints matching with high-level text-centric content-based matching to refine and rank the candidate OB duplicates with semantic awareness and interpretability. We compare our approach with state-of-the-art content-based image retrieval and image matching methods, showing that our approach yields comparable recall performance and the highest simplified mean reciprocal rank scores for both Top-5 and Top-15 retrieval results, and with significantly accelerated computation efficiency. We have discovered over 60 pairs of new OB duplicates in real-world deployment, which were missed by OBI researchers for decades. The models, video illustration and demonstration of this work are available at: https://github.com/cszhangLMU/OBD-Finder/.
• Abstract（参考訳）: Oracle Bone Inscription (OBI) は中国最古の体系的な書記システムであり、Oracle Bone (OB) の複製はOBI研究の根本的な問題である。 本研究では、教師なしの低レベルキーポイントと高レベルテキスト中心のコンテンツベースマッチングを組み合わせたプログレッシブなOB重複発見フレームワークを設計し、候補OB重複をセマンティックな認識と解釈可能性で洗練・ランク付けする。 提案手法を最先端のコンテンツベース画像検索および画像マッチング手法と比較したところ,提案手法はTop-5とTop-15の検索結果に対して,同等のリコール性能と,最も単純化された平均相互ランクスコアを示し,計算効率が大幅に向上した。 我々は、実世界のデプロイで60組以上の新しいOBの重複を発見しましたが、それは何十年にもわたってOBI研究者によって見逃されました。 この作業のモデル、ビデオイラスト、デモは、https://github.com/cszhangLMU/OBD-Finder/.comで公開されている。

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