Статьи

Опыт подготовки материалов для систематизации и кластеризации наскальных изображений северных оленей (петроглифов) в долине реки Пегтымель, Чукотка

русская версия

DOI	https://doi.org/10.31696/DO.27824001.2022.2.1-2.56-82
Авторы	Глотова Анастасия Павловна Локонцева Ксения Георгиевна Магомедов Ахмед Гусенович Сысоева Мария Антоновна
Журнал	Digital Orientalia (Цифровое Востоковедение) 2022 год Том 2, № 1-2
Рубрика	Цифровая археология
Страницы	56 - 82
Аннотация	В данной статье описываются первые результаты цифрового проекта, посвященного сохранению и систематизации в виде набора данных разрушающихся наскальных изображений северных оленей в долине реки Пегтымель для последующего анализа. Были осуществлены сбор, обработка, каталогизация и определены методологические аспекты кластеризации признаков для классификации изображений северных оленей. Последующий анализ предполагает решение научной проблемы, связанной с выявлением культурных кластеров пегтымельских петроглифов на основе стиля изображения оленей: по датам создания, принадлежности к культуре и народу, дифференциации индивидуального стиля и единой типологии.
Цитируемая литература:	1. Петроглифический отряд ИА РАН исследовал памятник наскального искусства на Чукотке // Российская Академия наук: сайт. URL: http://www.ras.ru/news/shownews.aspx?id=89988e37-3ead-4ccb-a9b4-cdcfdda8cf0d&print=1 (дата обращения: 06.10.2022). 2. Дэвлет Е.Г., Миклашевич Е.А., Мухарева А.Н. Материалы к своду петроглифов Чукотки (изображения в скоплениях I–III на Кайкуульском обрыве) // Изобразительные и технологические традиции в искусстве Северной и Центральной Азии. М.; Кемерово, 2012. Труды САИПИ. Вып. IX 3. Диков Н.Н. Наскальные загадки древней Чукотки. Петроглифы Пегтымеля. М., 1971. 4. Шер Я.А. Петроглифы средней и центральной Азии. М.: Наука, 1980. 5. Ватэ В. Возвращение к чукотским духам // Сибирские исторические исследования. – 2021. – №. 4. – С. 55-75. 6. Нормальное распределение // Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Нормальное_распределение (дата обращения: 06.10.2022). 7. Васильев А. Г., Васильева И. А., Шкурихин А. О. Геометрическая морфометрия: от теории к практике. – Общество с ограниченной ответственностью Товарищество научных изданий КМК, 2018. 8. Павлинов И.Я. Геометрическая морфометрия – новый аналитический подход к сравнению компьютерных образов // Информационные и телекоммуникационные ресурсы в зоологии и ботанике. СПб, 2001. С. 65-90. URL: https://textarchive.ru/c-2940627.html (дата обращения 05.10.2022). 9. Bookstein, F.L. Morphometric Tools for Landmark Data. Geometric and Biology. Cambridge University, Cambridge, 1991. 10. Brownlee J. Generative adversarial networks with python: deep learning generative models for image synthesis and image translation. – Machine Learning Mastery, 2019. 11. Свойский Ю. М., Леванова Е.С., Романенко Е.В., Конакова Е.С. Исследование моделей эстампажей амурских петроглифов из коллекции МАЭ РАН // Проблемы истории, филологии, культуры. М., Магнитогорск, Новосибирск: 2019. – №. 2 (64).
Ключевые слова:	цифровые гуманитарные науки петроглифы кластеризация признаков геометрическая морфометрия компьютерное зрение GAC нейросети
	Скачать JATS
Для цитирования:	Опыт подготовки материалов для систематизации и кластеризации наскальных изображений северных оленей (петроглифов) в долине реки Пегтымель, Чукотка / 56-82с. А.П. Глотова [и др.], 2022., Digital Orientalia (Цифровое Востоковедение), 2022, №1-2