CNN based Cuneiform Sign Detection Learned from Annotated 3D Renderings and Mapped Photographs with Illumination Augmentation

Stötzner, Ernst; Homburg, Timo; Mara, Hubert

doi:10.1109/iccvw60793.2023.00183

2023 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW) 2023

DOI: 10.1109/iccvw60793.2023.00183

|View full text |Cite

CNN based Cuneiform Sign Detection Learned from Annotated 3D Renderings and Mapped Photographs with Illumination Augmentation

Ernst Stötzner,

Timo Homburg,

Hubert Mara

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...

Citation Types

Supporting

Mentioning

Contrasting

Year Published

2024

Publication Types

Select...

Article1

Relationship

Self Cite0

Independent1

Authors

Journals

Cited by 1 publication

References 20 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

Hitit Çivi Yazılı Tabletlerin Yapay Zeka Algoritmaları ile Okunması

Takan,

Bingöl,

Masalcı Şahin

et al. 2024

Bilişim Teknolojileri Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Çivi yazısı gibi özel yazı biçimlerinin yapay zeka ile okunması, görüntü işleme teknolojisinin hızla gelişmesiyle son yıllarda önemli bir çalışma alanı haline gelmiştir. Çeşitli dillerde yazılmış tabletler üzerinde gerçekleştirilmiş pek çok önemli literatür bulunmaktadır. Buna karşın, her ne kadar dünyada farklı merkezlerde 3D modelleme ve dijitalleştirme çalışmaları başlamış olsa da yapay zeka kullanılarak okunan çivi yazılı diller arasında Hititçe dili bulunmamaktadır. Literatürdeki bu boşluğu doldurmak, Hititologların tablet okuma hızlarını artırarak bilimsel çalışmalarını daha derinlemesine analiz etmelerine olanak tanımak ve manuel yöntemlerle okunan tabletlerin elle temasını azaltarak binlerce yıl öncesinden günümüze ulaşan tabletlerin tahrip olma durumunu en aza indirmek amacıyla çalışmamızda, Hitit çivi yazısı üzerinde transfer öğrenme yöntemi ile geliştirilmiş derin öğrenme modelleri denenmiştir. Bunun sonucunda model topluluğu yöntemiyle %89 doğruluk elde edilmiştir. Çalışmamızın, Hitit çivi yazısı uzmanlarının tabletler üzerindeki çalışma sürelerini kısaltması ve daha verimli işleyecek bir bilimsel sürece katkı sunması beklenmektedir.

show abstract

Hitit Çivi Yazılı Tabletlerin Yapay Zeka Algoritmaları ile Okunması

Takan,

Bingöl,

Masalcı Şahin

et al. 2024

Bilişim Teknolojileri Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.

Contact Info

customersupport@researchsolutions.com

10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614

Henderson, NV 89052, USA

Blog Terms and Conditions API Terms Privacy Policy Contact Cookie Preferences Do Not Sell or Share My Personal Information

Made with 💙 for researchers

Part of the Research Solutions Family.

CNN based Cuneiform Sign Detection Learned from Annotated 3D Renderings and Mapped Photographs with Illumination Augmentation

Cited by 1 publication

References 20 publications

Hitit Çivi Yazılı Tabletlerin Yapay Zeka Algoritmaları ile Okunması

Hitit Çivi Yazılı Tabletlerin Yapay Zeka Algoritmaları ile Okunması

Contact Info

Product

Resources

About