8、古代钱币与手稿图像研究：自动化识别与可读性评估

古代钱币与手稿图像研究：自动化识别与可读性评估

1. 古代钱币自动化识别系统

1.1 系统前端界面

古代钱币自动化识别系统（AnCoins）的前端主屏幕分为 4 个部分，具体功能如下：
| 区域 | 功能 |
| ---- | ---- |
| A | 提供一些默认样本图像，用于测试系统 |
| B | 为用户提供上传或拍摄新图像的功能 |
| C | 展示模型处理过程的一般状态信息 |
| D | 显示模型对图像的预测结果，按准确率从高到低排序 |

需要注意的是，系统至少在模型加载到浏览器之前需要联网。

1.2 研究样本与目标

研究选取了 4 种不同类型的古代钱币，每种类型 2 张图像，共 8 张样本图像。其中 4 张为保存状况良好的钱币（CGC），4 张为保存状况较差的钱币（CBC）。每种类型的钱币都有其独特的图案，如阿夫德拉的纹章狮鹫、马罗内亚的奔腾马、亚历山大大帝钱币上戴狮皮头盔的赫拉克勒斯头像、刻松尼斯的纹章狮子以及伊斯鲁斯的双面头像等。

研究的目标是识别所采用模型的学习特征和能力，以及它如何处理同一类型但存在多种差异（如磨损、保存状态不佳、地方变体或仿制品等）的钱币，这在古代钱币中是常见问题。

1.3 算法应用

为了直观呈现图像上学到的特征，研究采用了 SmoothGrad 和 FasterScoreCAM（ScoreCAM 的改进版本）算法。这些算法利用模型的类激活图，由于计算成本较高，它们作为 AnCoins 基于网络的系统的附加功能按需提供。

1.4 研究结果