2022 Fiscal Year Final Research Report

Research on species and bone parts identification of animal remains using image diagnosis by deep learning

Research Project

PDF

Project/Area Number	19K21655
Research Category	Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Medium-sized Section 3:History, archaeology, museology, and related fields
Research Institution	Tokai University
Principal Investigator	KIYAMA KATSUHIKO 東海大学, 人文学部, 准教授 (20507248)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	正司哲朗奈良大学, 社会学部, 教授 (20423048) 内山幸子東海大学, 国際文化学部, 教授 (20548739)
Project Period (FY)	2019-06-28 – 2023-03-31
Keywords	動物遺存体 / 部位同定 / 深層学習 / 画像診断
Outline of Final Research Achievements	This study aims to replace the identification of animal remains conducted by zooarchaeologists through image diagnosis using deep learning, which has been the focus of much attention in recent years. As a result of this research, we were able to create a program that can identify 11 parts of a present-day carapace with a high probability. We were also able to develop an application that can be used with smartphones.
Free Research Field	北東アジア考古学
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	実際に、考古学における動物遺存体を画像診断するには、まだ多くの解決すべき課題がある。しかし、本研究でプロトタイプモデルを構築し、近い将来、これを公開することで動物遺存体への関心や分析してみようとする機運を嵩めることにつながることが期待できる。また例えば土器や瓦などの他の考古資料も、分析者の経験値化された鑑識眼をもとに「型式」分類されていることからすれば本研究プロジェクトとの親和性が嵩い。このように本研究で構築したモデルを動物遺存体以外の考古資料に応用することも十分可能と考えている。この点で大きな意義あったと考えている。