А.Д. Бородина1, Р.А. Кочкаров2

1,2 Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации (Москва, Россия)
1 aborodinasty@gmail.com 89771775538, 2 rkochkarov@fa.ru

Постановка проблемы. Распознавание орхоно-енисейских рунических надписей представляет собой важную, но крайне сложную задачу, связанную с низким качеством источников, визуальной неоднородностью рун и ограниченностью размеченных данных. Процесс расшифровки рунических надписей археологами подвержен ошибкам и субъективности. Особенно труден этап выделения и интерпретации символов в условиях плохой сохранности артефактов и сложного визуального контекста.

Цель. Разработать и обучить модель компьютерного зрения для автоматического распознавания и классификации символов рунического алфавита Кюль-Тегин на изображениях памятников, включая как черно-белые копии, так и реальные цветные фотографии.

Результаты. Разработан прототип системы, основанный на двух моделях: YOLOv11 – для детекции символов, а также сверточной нейросети – для классификации символов. Установлено, что модель детекции достигла точности mAP@0,5 = 0.825, recall = 0,801 и precision = 0,75. Классификатор показал accuracy = 90.23% и F1-меру = 0.884. Отмечено, что визуализация признаков методом t-SNE продемонстрировала четкую кластеризацию большинства классов. Выявлены ограничения, связанные с переобучением и дисбалансом классов, особенно при работе с редкими и неизвестными рунами. Модель может быть применена для других рунических систем.

Практическая значимость. Полученные результаты могут быть применены в цифровой эпиграфике и историко-лингвистических исследованиях для ускорения анализа древних текстов и повышения его точности. Работа закладывает основу для построения более масштабируемых и устойчивых моделей распознавания письменных памятников в условиях низкого качества данных.

Кочкаров Р.А., Бородина А.Д. Распознавание орхоно-енисейских рунических надписей методами машинного обучения // Нелинейный мир. 2025. Т. 23. № 3. С. 96–106. DOI: https://doi.org/10.18127/ j20700970-202503-12

1. Кормушин И.В. Древние тюркские языки. М.: Восточная литература. 2006. 30 с.
2. Кормушин И.В. Тюркские енисейские эпитафии. М.: Восточная литература. 2008. 5 с.
3. Кызласов И.Л. Рунические письменности евразийских степей. М.: Наука. 1994. 318 с.
4. Дешифровка орхонских и енисейских надписей // Записки Восточного отделения ИВ РАН. М. 1995. Вып. 25. С. 289–318.
5. Круглов Е.В. Формирование источниковой базы памятников Соколовской Балки // Нижневолжский археологический вестник. 2002. № 2. С. 69–72.
6. Kyzlasov I.L. Runic Scripts of the Eurasian Steppes. M.: Russian Academy of Sciences. 1994. 180 p.
7. Proposal for encoding the Khazarian Rovas script in the SMP of the UCS. ISO/IEC JTC1/SC2/WG2 N3999. 2011-01-21.
8. Васильев Д.Д. Графический фонд памятников тюркской рунической письменности азиатского ареала. М.: Наука. 1983. 192 с.
9. Байчоров С.Я. Древнетюркские рунические памятники Европы. Ставрополь: Ставропольское книжное изд-во. 1989. 150 с.
10. Тишин В.В. Новые соображения о возможности расшифровки надписей на рунических дирхемах на основе материала тюркских языков // Вестник БНЦ СО РАН. 2018. № 30. С. 46–56.
11. Кононов А.Н. Грамматика языка тюркских рунических памятников VII–IX вв. Л.: Наука. 1980. 260 с.
12. Лебедев Ю.С., Попов П.В. Погребение VIII–IX вв. из Астраханской области и горшок с рунической надписью // Российская археология. 2023. № 1. С. 178–186.
13. Проблемы археологии Кавказа. Вып. 1. М.: ТАУС. 2012. 248 с.
14. Вопросы тюркологии. М.: Институт тюркологии. 2010. № 1. 188 с.
15. Кызласов И.Л. К познанию нерасшифрованного письма // Хазарский альманах. М. 2020. № 28–29.
16. Хазарский альманах. Т. 15. М.: Институт славяноведения РАН. 2017. 228 с.
17. Поволжская археология. 2014. № 3 (9).
18. Тюркологические исследования. 2018. Т. 1. № 2.
19. Археологическое наследие / Под ред. А.Н. Головтина. Липецк: Аргамач. 2018. ПИ № ТУ48-00362.
20. Народы и религии Евразии. Барнаул: Изд-во Алтайского гос. ун-та, 2019. № 4 (21).
21. Нижневолжский археологический вестник. Волгоград: Волгоградский гос. ун-т. 2018. Т. 17. № 1.
22. Кочкаров У.Ю., Беляева В.Н., Кочкаров Р.А., Кочкаров А.А. Подготовка набора визуальных данных для машинного распознавания рунической письменности // Проблематика и методология современных тюркологических исследований: Коллективная монография / отв. ред. Е.А. Оганова. М.: ООО «Издательство МБА». 2025. С.162–173.
23. Ultralytics. YOLOv11 Documentation [Electronic resource]. URL: https://docs.ultralytics.com/ru/models/yolo11/. Date of access: 10.04.2025.