利用从破碎动物骨头的 3D 模型提取的新特征集按破碎主体分类骨碎片
计算机视觉与模式识别
2022-05-25 v1 机器学习
图像与视频处理
定量方法
摘要
在古人类学遗址中区分骨改造主体，是许多旨在理解早期人属对大型动物资源开发及这些觅食行为对早期人属演化影响的研究的根本。然而，当前方法——尤其在作为骨髓开发信号的破裂模式分析领域——未能克服终极性（equifinality）。此外，研究者对分析骨改造的当前及新兴方法的可复现性与有效性存在争议。本文提出一种破裂模式分析新方法，旨在区分人属骨破碎产生的骨碎片与食肉动物产生的骨碎片。该方法利用破碎骨的 3D 模型提取比先前破裂模式分析所用特征集更丰富、更透明且可复现的数据集。有监督机器学习算法被恰当地用于按破碎主体分类骨碎片，跨测试平均准确率达 77%。
引用
@article{arxiv.2205.10430,
title = {Using machine learning on new feature sets extracted from 3D models of broken animal bones to classify fragments according to break agent},
author = {Katrina Yezzi-Woodley and Alexander Terwilliger and Jiafeng Li and Eric Chen and Martha Tappen and Jeff Calder and Peter J. Olver},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.10430},
year = {2022}
}