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Verification of Sueki potteries' types and dating criteria by deep learning cluster analyses of 3D-RGB data

通过 3D-RGB 数据的深度学习聚类分析验证 Sueki 陶器的类型和年代标准

基本信息

批准号：
22H00744
负责人：
藤田晴啓
金额：
$ 11.4万
依托单位：
Niigata University of International and Information Studies
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

東京国立博物館所蔵6世紀の完形・略完形須恵器坏の蓋49点および身59点を光学スキャナー解像度0.5mmにて計測を行った。スキャン後にメッシュ出力されたデータを128*128*128解像度Voxelデータに変換した。解析に供試されたデータセットは3D-RGBA（色情報あり）および3D-A（色情報なし形状のみ）の2種類である。それぞれのデータを疑似ラベル教師付き分類+深層クラスターモデルにより6クラスターを出力した。須恵器身の型式データによるクラスター散布図では、ふたつのデータセットでは須恵器編年を大系化した中村浩氏の型式Ⅱ-4およびⅡ-5から成るクラスターがヒト分類と共通するクラスターとして顕著に検出された。導出されたクラスターおよび専門家の型式・年代分類とのクラスター行列では、上記の散布図で確認されたクラスター（クラスター行列ではID-3）における専門家型式分類構成も一致した。その他のクラスターと専門家型式分類の間には明瞭な関係がなく大きな乖離があった。須恵器身の年代解析でも専門家年代分類後葉およびクラスターID-3マッチングよく、それ以外は乖離し、ひとつのクラスター意外に顕著な関連は発見できなかった。須恵器3Dおよび3方向の2Dデータから形式と年代を同時に出力するCNNモデルを構築し上記専門家の型式・年代ラベルを正解として学習させた分類モデルでは、Voxel解像度を64から１２８にあげたところ全クラスの平均正解率および再現率が向上した。分類クラスにおける不均衡を少数派のデータクラスに対し損失関数に重み付けを行うことによって，それらが誤分類されたときの損失が大きくなるよう調整する（Weighted Loss Function）ことにより、解決を試みた。これにより、型式の正解率は約58.7％、年代については約71.2％と向上した。また縄文土器のクラスター解析も開始した。

Tokyo National Museum 6th century perfect shape, slightly perfect shape, cover 49 points, body 59 points, optical resolution 0.5mm The resolution of Voxel is 128* 128 *128. Analysis of the two types of 3D-RGBA (color information) and 3D-A (color information) All kinds of problems are solved by the teacher's classification and deep classification. The type of the device body is divided into two parts: the type II-4 and the type II-5. The type II-4 and the type III-5 are divided into two parts: the type II-4 and the type III-5. The type of family, the age classification, the rank of family, the dispersion of family, and the type classification of family are consistent. The relationship between the family type classification and the family type classification is clear. The date analysis of the instrument body is required. The date classification of the family is based on the leaf ID-3. The difference is different. The accident is related to the event. The 3D resolution of the 3D camera is 64 °, the 2D resolution is 128 °, the 2D resolution is 64 °, the 2D resolution is 128 °, and the 2D resolution is 128 °. Classification of the imbalance in the minority of the loss related to the weight of the line, the loss of the classification of the error, the adjustment of the (Weighted Loss Function), the solution The correct solution rate of this type is about 58.7%, and the correct solution rate of the age is about 71.2%. Start the analysis of the software.

项目成果

期刊论文数量（17）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

縄文土器3D深層学習クラスター解析に向けたVoxel解像度差の影響評価

评估体素分辨率差异对绳文陶器 3D 深度学习聚类分析的影响

DOI：
发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
0
作者：
Hirofumi Tazoe;Ryo Tachizaki;Yuto Tomisaka;Haruka Kuwata;Naofumi Akata;宮尾亨・南雲彩花・藤田晴啓・板垣正敏・市川健太・河野一隆
通讯作者：
宮尾亨・南雲彩花・藤田晴啓・板垣正敏・市川健太・河野一隆

須恵器坏3D-RGBA 128*128*128voxelデータによる疑似ラベル教師付き分類+深層クラスターと専門家型式・年代分類との比較

Sueki Kyou 3D-RGBA 128*128*128体素数据伪标签监督分类+深度聚类并与专家类型/年龄分类比较