Российские ученые разработали метод компьютерного зрения для оценки монет
Исследователи из Центрального университета и Сколтеха (группа ВЭБ.РФ) при поддержке Русского нумизматического грейдингового агентства разработали метод для автоматизированной оценки коллекционных монет. Предложенный подход минимизирует субъективность современной экспертизы, проводимой вручную, и преодолевает традиционные ограничения алгоритмов компьютерного зрения при решении этой задачи: оценка стала точнее, детальнее и охватывает монеты разных типов.
Сейчас в нумизматике и инвестициях оценка оригинальности и состояния монет производится специалистами вручную. Группа экспертов проверяет аутентичность и сохранность монеты и присваивает ей грейд в соответствии с принятой в сообществе шкалой Шелдона. Этот процесс по своей природе субъективен, в связи с чем не раз предпринимались попытки его автоматизировать.
Существуют классические методы компьютерного зрения, которые сравнительно точно могут оценивать монеты, но только одного конкретного типа, что не позволяет масштабировать инструмент.
Предложенный исследователями метод компьютерного зрения решает эту проблему за счет того, что он представляет собой двойную модель глубокого обучения и алгоритм, ориентированный на предметную область. В результате модель может оценивать разные типы монет и делать это точнее.
Основным новшеством стало использование визуально-языковой модели, которая имитирует реальную практику оценивания обеих сторон монеты сразу. Для этого был использован кодировщик изображений с двумя входами. Языковая составляющая модели была полезна потому, что некоторые особенности оценки монет легче поддаются именно текстовому описанию. Это в особенности касается не бывших в обращении экземпляров. Поэтому создатели алгоритма ввели подсказку об уровне оценки и обучили кодировщик текста, который затем используется для вычисления косинусного сходства с объединенными визуальными признаками.
Визуализация интерпретации оценивания монет разработанной моделью (слева направо: входное изображение, тепловая карта модели и наложение модели) на примере монет, не бывших в обращении
Фото: Центральный университет
Визуализация интерпретации оценивания монет разработанной моделью (слева направо: входное изображение, тепловая карта модели и наложение модели) на примере монет, не бывших в обращении
Фото: Центральный университет
Андрей Сомов, профессор и руководитель лаборатории интеллектуальных сенсорных систем Центрального университета, руководитель научной группы и профессор Центра инженерных систем и наук Сколтеха заключил:
«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 таком уровне и надеемся, что исследователи со всего мира продолжат эту работу, используя нашу разработку в качестве отправной точки. Как только будет достигнута желаемая эффективность с точки зрения точности и вычислительных затрат, будет создана прозрачная и надежная система грейдинга монет, которая станет легкодоступной для коллекционеров, инвесторов и музейных экспертов».
АО «ТБАНК»