从硬币到数据：目标检测对数字硬币学的影响
计算机视觉与模式识别
2024-12-30 v1
摘要
本文我们探讨了先进目标检测技术应用于数字硬币学的应用，聚焦于历史硬币的分析。利用诸如对比语言-图像预训练（CLIP）等模型，我们开发了一个灵活的框架，用于使用图像和文本描述识别和分类特定硬币特征。通过检查两个不同的数据集：现代俄罗斯硬币（ featuring 精细的 "圣乔治与龙" 设计）和已降解的1世纪AD东南亚硬币（承载印度教-佛教符号），我们评估了不同检测算法在搜索和分类任务中的效果。我们的结果表明，较大的CLIP模型在检测复杂图像方面表现优异，而传统方法在识别简单几何图案方面更为出色。此外，我们提出了一种统计校准机制来增强低质量数据集中相似度得分的可靠性。这一工作凸显了将最先进目标检测集成到数字硬币学中的变革性潜力，使对历史文物的分析更加可扩展、精确和高效。这些突破为文化遗产研究、制品来源研究和假币检测的新方法铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2412.19091,
title = {From Coin to Data: The Impact of Object Detection on Digital Numismatics},
author = {Rafael Cabral and Maria De Iorio and Andrew Harris},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.19091},
year = {2024}
}