Новый алгоритм поможет решать археологические головоломки
Москва, 12:36, 11 Янв 2019, редакция FTimes.ru, автор Евгения Ковалева.
Команда специалистов Израильского технологического института (Технион) и Университета Хайфы разработали новую систему машинного зрения для сбора археологических пазлов.
В статье, представленной в arXiv, авторы представили общий алгоритм, способный автоматически переставлять фрагменты артефактов, сообщает techxplore.com.
«Сбор пазлов долгие годы оставался интригующей проблемой, — написали исследователи. – Метод подойдет для многих задач, вроде восстановления измельченных документов, редактирования изображений, биологии и археологии».
Ученые десятилетиями пытались создать инструменты для соединения фрагментов. Первая система, представленная в 1964-м, могла собрать пазл из 9 кусочков. Лучшие современные технологии, рассчитанные на работу с естественными изображениями, используют соответствие цветов и форм.
«Мы сосредоточились на археологии не только потому, что наше культурное наследие признано по всему миру. Сфера страдает от ограниченных возможностей существующих систем компьютерного зрения. Алгоритмам сложно складывать фрагменты артефактов из-за их состояния», — объяснили авторы.
Специалисты сосредоточились на 3 основных отличиях археологических находок от привычных системам изображений: истирании, выцветании и количестве возможных операций. Первое приводит к появлению зазоров между кусочками, усложняя их состыковку. Выцветание может создать ложные границы, которые нужно отличать от настоящего рисунка. В пазлах с квадратными фрагментами для каждой пары существует фиксированное количество трансформаций, чего нельзя сказать об археологических находках.
«Мы предлагаем новый алгоритм, решающий эти проблемы, — написали авторы. – Он основан на ключевых идеях. Чтобы справиться с истиранием, мы предлагаем экстраполировать каждый фрагмент перед перестановкой. Так решается проблема целостности – предсказания, как продолжить участок. Во-вторых, можно использовать метод трансформации образцов. Он основан на понимании пространственной конфигурации объектов».
Система учитывает уникальные особенности археологических головоломок, вроде зазоров между кусочками, их разными размерами и поблекшими цветами. Авторы испытали ее на дюжинах настоящих объектов из Британского музей и фресках церквей разных стран. Алгоритм успешно собрал фрагменты многих предметов.
