AutArch: An AI-assisted workflow for object detection and automated recording in archaeological catalogues

要約

この論文の背景は、AI とビッグ データの助けを借りて、検索カタログなどの異種の公開リソースから大規模で均一な考古学的データセットを作成することです。
この論文は、一貫した考古学データの集合体を作成するという課題に関係しています。
既存のレコードは音質や録音規格が異なるため、単純に組み合わせることができません。
したがって、記録は出版された考古学的図版から再作成されなければなりません。
これは自動化の助けを借りてのみ実行可能な方法です。
この論文の貢献は、未分類の大きな PDF ファイル内の考古学的図面や写真など、レガシー リソースとして利用可能な考古学的発見物カタログからデータを収集するための新しいワークフローです。
このワークフローは、画像処理、オブジェクト検出、および自動的に取得されたデータの検証と調整を行う対話型手段をサポートするカスタム ソフトウェア (AutArch) に依存しています。
当社は、物体の検出と分類のためのニューラル ネットワークの観点から人工知能 (AI) をワークフローに統合し、それによってデータ収集の高速化、自動化、標準化を実現します。
墓、骸骨、陶器、装飾品、石器、地図など、考古学カタログでよく見られる物体が検出されます。
これらのオブジェクトは空間的に関連付けられ、北向きの矢印とスケールに基づいた墓のサイズや方向などの現実の属性を抽出するために分析されます。
また、ランドマークベースの幾何学的形態計測の代替として、輪郭検出による幾何学的な全体の輪郭の記録も自動化します。
検出されたオブジェクト、輪郭、およびその他の自動的に取得されたデータは、手動で検証および調整できます。
私たちは、紀元前 3 千年紀のヨーロッパ (「コード付き陶器」や「ベル ビーカー」などの文化とその埋葬習慣を含む) を「実験場」として、また評価の目的で使用します。
これには、ワークフローと AutArch ソフトウェアのユーザー調査が含まれます。

要約(オリジナル)

The context of this paper is the creation of large uniform archaeological datasets from heterogeneous published resources, such as find catalogues – with the help of AI and Big Data. The paper is concerned with the challenge of consistent assemblages of archaeological data. We cannot simply combine existing records, as they differ in terms of quality and recording standards. Thus, records have to be recreated from published archaeological illustrations. This is only a viable path with the help of automation. The contribution of this paper is a new workflow for collecting data from archaeological find catalogues available as legacy resources, such as archaeological drawings and photographs in large unsorted PDF files; the workflow relies on custom software (AutArch) supporting image processing, object detection, and interactive means of validating and adjusting automatically retrieved data. We integrate artificial intelligence (AI) in terms of neural networks for object detection and classification into the workflow, thereby speeding up, automating, and standardising data collection. Objects commonly found in archaeological catalogues – such as graves, skeletons, ceramics, ornaments, stone tools and maps – are detected. Those objects are spatially related and analysed to extract real-life attributes, such as the size and orientation of graves based on the north arrow and the scale. We also automate recording of geometric whole-outlines through contour detection, as an alternative to landmark-based geometric morphometrics. Detected objects, contours, and other automatically retrieved data can be manually validated and adjusted. We use third millennium BC Europe (encompassing cultures such as ‘Corded Ware’ and ‘Bell Beaker’, and their burial practices) as a ‘testing ground’ and for evaluation purposes; this includes a user study for the workflow and the AutArch software.

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