16 февраля, 2022 
adminGWP 
С тoчнoстью дo 96%
Исслeдoвaтeли oбучили нeйрoсeть рaспoзнaвaть жанр xудoжникa пo дeтaльнoму aнaлизу мaзкa. Oб этoм рaсскaзывaeт The Art Newspaper.
Группa учeныx изо Университета Кейс Вестерн Ресурс в Кливленде, штат Огайо, показала, якобы анализ машинного обучения небольших участков топографических сканированных изображений — другие размером с полмиллиметра — аэрозоль идентифицировать произведения с точностью после 96%.
Технология может помочь отличить подлинные работы ото подделок и определить, какие художники отвечали после разные фрагменты картины, неравно она была создана несколькими художниками.
В награда от данного проекта, множество. Ant. меньшинство предыдущих исследований в этой области было основано держи машинном анализе изображений картин с высоким разрешением, а безграмотный на окрашенных поверхностях самих холстов.
«Задумка в том, что исследование мазка позволяет явиться причиной «отпечаток пальца», — будто бы исследователи. — Даже сверху уровне щетины кисти атрибутировать картины посчастливилось довольно успешно. Не обинуясь говоря, мы до самого сих пор безвыгодный понимаем, как оттенок с одной-единственной щетины может вестись свидетельством того, подобно как мы называем непреднамеренным стилем художника».
Замысел проанализировал картины студентов Кливлендского института искусств, которым было поручено изобразить кувшинки. Исследование включало преподавание сверточных нейронных сетей (CNN) с трехмерным сканированием поверхностей картин. Разделив холсты сверху крошечные квадратные участки, нейросеть определила «невольный стиль» или «печать пальца» каждого художника. Спустя некоторое время ИИ смог верно атрибутировать другие картины, сопоставив материал художников с текстурами мазков.
Подождите также:
Кримськотатарський акант «орьнек» внесли до самого нематеріальної культурної спадщини ЮНЕСКО.
Билли Айлиш, нарисованная украинским художником, украсила билборд в Нью-Йорке.
Опубликовано в