# OBD-Finder: Explainable Coarse-to-Fine Text-Centric Oracle Bone Duplicates Discovery

### 저자

Chongsheng Zhang, Shuwen Wu, Yingqi Chen, Matthias A{\ss}enmacher, Christian Heumann, Yi Men, Gaojuan Fan, Joao Gama

### 개요

본 논문은 중국 최초의 체계적인 문자 시스템인 갑골문(OBI) 연구에서 갑골(OB) 중복본 식별이라는 근본적인 문제를 해결하기 위해, 비지도 학습 기반 저수준 키포인트 매칭과 고수준 텍스트 중심 콘텐츠 기반 매칭을 결합한 점진적 갑골 중복본 발견 프레임워크를 제시한다.  본 연구는 기존 최첨단 콘텐츠 기반 이미지 검색 및 이미지 매칭 방법과 비교하여,  비슷한 재현율 성능과 Top-5 및 Top-15 검색 결과에서 가장 높은 단순화된 평균 역순위 점수를 달성함과 동시에 계산 효율성을 크게 향상시켰음을 보여준다.  실제 적용을 통해 기존 OBI 연구자들이 수십 년 동안 발견하지 못했던 60쌍 이상의 새로운 갑골 중복본을 발견하였다.  모델, 비디오 설명 및 데모는 [https://github.com/cszhangLMU/OBD-Finder/](https://github.com/cszhangLMU/OBD-Finder/) 에서 확인 가능하다.

[GitHub - cszhangLMU/OBD-Finder: AI-enabled Oracle Bone Duplicates Discovery](https://github.com/cszhangLMU/OBD-Finder/)

### 시사점, 한계점

- **시사점:**

    - 갑골문 연구에 있어 중복본 식별이라는 어려운 문제에 효과적인 해결책 제시.

    - 기존 방법보다 향상된 정확도와 효율성을 달성.

    - 실제 연구에 적용하여 새로운 중복본 발견.

    - 오픈소스 공개를 통한 연구의 재현성 및 확장성 확보.

- **한계점:**

    - 본 논문에서 제시된 방법의 일반화 성능에 대한 추가적인 검증 필요.

    - 갑골 이미지의 다양한 손상 및 왜곡에 대한  robustness 평가 필요.

    - 더욱 복잡하고 다양한 갑골 이미지에 대한 적용 가능성에 대한 추가 연구 필요.

[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2505.03836)

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