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Riedones3D: a celtic coin dataset for registration and fine-grained clustering

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  • معلومة اضافية
    • Contributors:
      Centre de Robotique (CAOR); Mines Paris - PSL (École nationale supérieure des mines de Paris); Université Paris Sciences et Lettres (PSL)-Université Paris Sciences et Lettres (PSL); Archéologie et Philologie d'Orient et d'Occident (AOROC); École Pratique des Hautes Études (EPHE); Université Paris Sciences et Lettres (PSL)-Université Paris Sciences et Lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Département des Sciences de l'Antiquité - ENS Paris (DSA ENS-PSL); École normale supérieure - Paris (ENS-PSL); Université Paris Sciences et Lettres (PSL)-Université Paris Sciences et Lettres (PSL)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL); Université Paris Sciences et Lettres (PSL)
    • بيانات النشر:
      HAL CCSD
    • الموضوع:
      2021
    • Collection:
      EPHE (Ecole pratique des hautes études, Paris): HAL
    • نبذة مختصرة :
      International audience ; Clustering coins with respect to their die is an important component of numismatic research and crucial for understanding the economic history of tribes (especially when literary production does not exist, in celtic culture). It is a very hard task that requires a lot of times and expertise. To cluster thousands of coins, automatic methods are becoming necessary. Nevertheless, public datasets for coin die clustering evaluation are too rare, though they are very important for the development of new methods. Therefore, we propose a new 3D dataset of 2 070 scans of coins. With this dataset, we propose two benchmarks, one for point cloud registration, essential for coin die recognition, and a benchmark of coin die clustering. We show how we automatically cluster coins to help experts, and perform a preliminary evaluation for these two tasks. The code of the baseline and the dataset will be publicly available at https://www.npm3d.fr/coins-riedones3d and https: //www.chronocarto.eu/spip.php?article84&lang=fr. ; Regrouper les monnaies selon leur coin est très important en numismatique et crucial pour comprendre l'histoire économique des peuples (surtout quand la production littéraire est quasiment inexistante, comme dans l'époque celtique). C'est une tache longue et fastidieuse qui demande beaucoup d'expertise. Pour regrouper un millier de monnaies, des méthodes automatiques deviennent nécessaires. Pourtant, les jeux de données pour le regroupement de monnaies selon leur coin sont trop rares, bien que très importants pour le développement de nouvelles méthodes. Par conséquent, nous proposons un nouveau jeu de données de 2070 scans 3D de monnaies. Avec ce jeu de données, nous proposons deux benchmarks, un pour le recalage de nuages de points, essentiel pour la reconnaissance de coins, un benchmark pour le clustering. Nous montrons comment regrouper automatiquement les pièces selon leur coin pour aider les experts, et nous faisons des premières évaluations sur ces deux tâches. Le code de la ...
    • Relation:
      info:eu-repo/semantics/altIdentifier/arxiv/2109.15033; hal-03359796; https://hal.science/hal-03359796; https://hal.science/hal-03359796/document; https://hal.science/hal-03359796/file/riedones_3d_arxiv.pdf; ARXIV: 2109.15033
    • الرقم المعرف:
      10.2312/gch.20211410
    • الدخول الالكتروني :
      https://hal.science/hal-03359796
      https://hal.science/hal-03359796/document
      https://hal.science/hal-03359796/file/riedones_3d_arxiv.pdf
      https://doi.org/10.2312/gch.20211410
    • Rights:
      info:eu-repo/semantics/OpenAccess
    • الرقم المعرف:
      edsbas.ECCCAAB9