Исследователи из Сколтеха (входит в группу ВЭБ.РФ) и Центрального университета при поддержке Русского нумизматического грейдингового агентства разработали метод для автоматической оценки коллекционных монет, сообщили в пресс-службе Сколтеха.
Сегодня оценку монет эксперты проводят вручную: они проверяют подлинность и сохранность, присваивают грейд по шкале Шелдона. Процесс субъективен — разные специалисты могут оценить одну монету по-разному. Существующие алгоритмы компьютерного зрения плохо справляются с этой задачей: монеты одного номинала и дизайна почти неотличимы, но малая разница в сохранности меняет грейд.
Мы собрали датасет из нескольких типов монет и предложили двойную модель глубокого обучения и алгоритм, ориентированный на предметную область. Алгоритм анализирует распределение вероятностей результатов двух моделей, используя знания предметной области и учитывая, что соседние классы в порядковой структуре имеют перекрывающиеся визуальные признаки
Затем ученые углубились в оценку монет высшей категории — тех, что не были в обращении. Они использовали визуально-языковую модель, которая имитирует практику оценивания обеих сторон монеты одновременно. Языковая составляющая помогла учесть признаки, которые легче описать словами, чем выделить на изображении. В третьем исследовании точность повысили за счет иерархического преобразователя.
Разработанный метод превосходит предшествующие решения как по качеству, так и по точности. По словам специалистов, система может автоматизировать и объективизировать оценку монет для коллекционеров, инвесторов и музеев. В будущем исследователи планируют снизить вычислительную сложность метода. Работы опубликованы в ACM Journal on Computing and Cultural Heritage, Expert Systems With Applications и IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement.
Ранее Наука Mail писала о том, что супружеская пара, выгуливавшая собаку, обнаружила редкие монеты на сумму $10 млн.