Это не картина: различия между версиями

Материал из Открытое правительство
Перейти к навигации Перейти к поиску
[досмотренная версия][досмотренная версия]
(Новая страница: «{{Карточка творческого задания |Наименование задания=Это не картина |Чьё задание=Минкуль…»)
 
Строка 29: Строка 29:
 
* в формате открытых данных [http://opendata.mkrf.ru/zU4zDfw opendata.mkrf.ru/zU4zDfw]
 
* в формате открытых данных [http://opendata.mkrf.ru/zU4zDfw opendata.mkrf.ru/zU4zDfw]
 
* публичный портал исходной системы [http://goskatalog.ru/portal/#/ goskatalog.ru]
 
* публичный портал исходной системы [http://goskatalog.ru/portal/#/ goskatalog.ru]
 
 
|Ответственный от ФОИВ=Тимур Алейников
 
|Ответственный от ФОИВ=Тимур Алейников
 
|Рекомендуемые исходные данные=Государственный каталог Музейного фонда Российской Федерации   
 
|Рекомендуемые исходные данные=Государственный каталог Музейного фонда Российской Федерации   

Версия от 12:24, 16 октября 2017

Это не картина
Постановщик Минкультуры России
Контактное лицо Тимур Алейников
Рекомендуемые исходные данные Государственный каталог Музейного фонда Российской Федерации
Кто выполняет Никто не выполняет это задание
Для выполнения этого задания перейдите по ссылке
Обсудить задание в нашем телеграм-канале

Это не картина — творческое задание на Всероссийском конкурсе «Открытые данные Российской Федерации».

Постановщик: Минкультуры России.

Текст задания: Сервис автоматизированного поиска ошибок классификации предметов музейного фонда по типологии.

Постановка проблемы: каталогизация музейного фонда, это процесс начавшийся около 100 лет назад и содержание музейных баз данных зачастую является электронной копией инвентарных книг музея. Одним из важных атрибутов предмета является его тип:

  1. живопись
  2. графика
  3. скульптура
  4. предметы нумизматики
  5. предметы прикладного искусства, быта и этнографии
  6. предметы археологии
  7. редкие книги
  8. оружие
  9. фотографии, негативы
  10. документы
  11. предметы естественнонаучной коллекции
  12. предметы минералогической коллекции
  13. предметы техники
  14. предметы печатной продукции

За прошедший период несколько раз менялись принципы отнесения предмета к той или иной типологии, накопились и ошибки вызванные человеческим фактором или расхождениями в методологии классификации предметов.

Предположение: анализ изображения с помощью технологии глубокого машинного обучения может выявить признаки характерные для автора.

Задача: используя методы глубокого машинного обучения и анализа изображений разработать сервис выявления потенциальных ошибок в отнесении предмета к типологии.

Исходные данные: Государственный каталог Музейного фонда Российской Федерации