Исследователи Центрального университета и Сколтеха (группа ВЭБ.РФ) при поддержке Российского нумизматического агентства разработали метод автоматизированной оценки коллекционных монет. Предложенный подход минимизирует субъективность современной ручной экспертизы и преодолевает традиционные ограничения алгоритмов компьютерного зрения при решении этой задачи: оценка стала точнее, детальнее и охватывает монеты разных типов. Сегодня в нумизматике и инвестициях оценка оригинальности и состояния монет проводится специалистами вручную. Группа экспертов проверяет подлинность и безопасность монеты и присваивает ей оценку в соответствии с принятой в сообществе шкалой Шелдона. Этот процесс носит субъективный характер, в связи с чем не раз предпринимались попытки его автоматизировать.
Существуют классические методы компьютерного зрения, позволяющие относительно точно оценивать монеты, но только одного конкретного типа, что не позволяет инструменту масштабироваться. Предложенный исследователями метод компьютерного зрения решает эту проблему, представляя собой двойную модель глубокого обучения и алгоритм, специфичный для предметной области. В результате модель может оценивать различные типы монет и делать это более точно.
Главным нововведением стало использование визуально-лингвистической модели, имитирующей реальную практику оценки сразу обеих сторон медали. Для этой цели использовался двухвходовый кодер изображений. Языковой компонент модели оказался полезен, поскольку некоторые особенности оценки монет легче описать в тексте. Особенно это касается не бывших в обращении экземпляров. Поэтому создатели алгоритма ввели подсказку об уровне рейтинга и обучили кодировщик текста, который затем используется для вычисления косинусного сходства с объединенными визуальными признаками.
Визуализация интерпретации оценки монет по разработанной модели (слева направо: входное изображение, тепловая карта модели и наложение модели) на примере не бывших в обращении монет
Визуализация интерпретации оценки монет по разработанной модели (слева направо: входное изображение, тепловая карта модели и наложение модели) на примере не бывших в обращении монет
Андрей Сомов, профессор и заведующий лабораторией интеллектуальных сенсорных систем Центрального университета, руководитель научной группы и профессор Центра инженерных систем и наук Сколтеха, подвел итог:
«Предлагаемые нами методы могут способствовать автоматизации и объективности оценки монет в нумизматическом сообществе. Мы являемся пионерами в этой области с точки зрения проведения исследований на этом уровне и надеемся, что исследователи со всего мира продолжат эту работу, используя наши разработки в качестве отправной точки. Как только желаемая эффективность с точки зрения точности и вычислительных затрат будет достигнута, будет создана прозрачная и надежная система оценки монет, которая будет легко доступна коллекционерам, инвесторам и музейным экспертам.»
Свежие комментарии