Resumen de Clasificación automática de fragmentosde vasijas arqueológicas medianteel modelo Bolsa de Palabras

Diego Jimenez Badillo, Edgar Román-Rangel

• español

  En este capítulo proponemos la aplicación del modelo bolsa de palabras (BoW, por sus siglas eninglés) para la descripción y clasificación de tepalcates arqueológicos. BoW fue desarrollado para analizartextos de manera estadística para mejorar la clasificación y recuperación de la información contenida enlos mismos. La idea detrás de dicho modelo es que los documentos de texto pueden representarse mediante un histograma de distribución estadística (i.e. función de densidad de probabilidad) de sus palabras mássignificativas (i.e. vocablos de gran importancia para reconocer el tema del texto). Durante la última década, la metodología BoW ha ganado popularidad en el área de visión por computadora como método paracomparar imágenes y modelos 3D en aplicaciones de reconocimiento de objetos, clasificación y recuperación de información. Esto ha dado lugar al enfoque conocido como bolsa de palabras visuales, que en lugarde textos, analiza patrones visuales y características geométricas. Dicho desarrollo ofrece grandes oportunidades para analizar datos 3D en muchos campos, incluida la arqueología. Este trabajo presenta una explicación intuitiva de cómo ésta metodología puede utilizarse para analizar modelos de superficie 3D ydescribe experimentos realizados con una colección de fragmentos de vasijas teotihuacanas.

• English

  In this paper, we propose the application of the bagofwords model (BoW) for the descriptionand classification of archaeological potsherds. BoW was developed to analyse text documents statisticallyin order to improve the classification and retrieval of their contents. The idea behind the model is that textdocuments can be represented by a histogram (i.e. probability density function) that models the statisticaldistribution of the most discriminative words in their contents (i.e., words that are important to recognizethe text’s theme). During the last decade the BoW model gained popularity in the field of computer visionas a method to compare images and 3D models in applications of object recognition, classification andcontentbased retrieval. This has given rise to the bagofvisualwords approach, where instead of words,visual patterns and local geometric features are analysed. This development offers great opportunities toanalyse 3D shape data in many fields, including archaeology. We provide an intuitive explanation of theBoW model as applied to the analysis of 3D surface models, and give details of some experiments with asample of archaeological potsherds from Teotihuacan, Mexico