Воскресенье, 17.12.2017, 07:01
Arty-portal об искусстве
Приветствую Вас Гость | RSS
Меню сайта
Статистика
Форма входа
Главная » 2012 » Ноябрь » 25 » Компьютеры способны понимать искусство
04:41
Компьютеры способны понимать искусство

Задача правильного понимания и оценки искусства до сих пор стоит перед людьми. А могут ли машины понимать искусство? Таким вопросом заинтересовались программисты Технологического Университета города Лоуренса, штат Мичиган (Lawrence Technological University in Michigan), Лиор Шамир (Lior Shamir)и Джейн Тараховски (Jane Tarakhovsky). Результаты оказались поразительными.

Был разработан алгоритм, демонстрирующий, что компьютеры в состоянии «понять» искусство способом, очень близким к технике художественного анализа, который обычно используют в своей работе искусствоведы.

В ходе эксперимента, результаты которого были опубликованы в последнем номере журнала ACM Journal on Computing and Cultural Heritage, исследователи подвергли анализу около 1000 картин 34 известных художников. Компьютерный алгоритм анализа сходства между ними основывался исключительно на визуальном содержании картины, без вмешательства человека. Удивительно, но компьютер разделил художников по стилям аналогично мнению искусствоведов.

Анализ показал, что компьютер в состоянии определить различия между классическим реализмом и современными художественными стилями. Он автоматически разделил художников на две группы, 18 художников-классиков и 16 современных художников. Внутри этих двух больших групп компьютером были определены подгруппы художников, которые были частью одного и того же художественного движения. Например, компьютер автоматически отнес к Возрождению таких художников, как Рафаэль, Леонардо да Винчи и Микеланджело, очень близких друг к другу по стилю. Представители стиля Барокко, художники Вермеер, Рубенс и Рембрандт, были также отнесены к одной группе по алгоритму. Автоматический анализ компьютера согласуется с точкой зрения историков искусства, которые связывают стили этих трех художников. Кроме того, компьютерный алгоритм сделал вывод, что Гоген и Сезанн, как считается, пост-импрессионисты, имеют схожие художественные стили, а также определил сходство между стилями Сальвадора Дали, Макса Эрнсата и Джорджо де Кирико, все они, по мнению искусствоведов, были частью сюрреалистической художественной школы. В целом, компьютер автоматически производит анализ, который во многом согласуется с выделенными искусствоведами и критиками связями между художниками и художественными движениями.

Эксперимент показал, что машины могут превзойти неподготовленных людей в анализе изобразительного искусства. В то время, как средний человек может сделать лишь широкую дифференциацию между современным искусством и классическим реализмом, и с большим трудом находит разницу между тесно связанными школами искусства, компьютер легко отделяет Раннее от Высокого Возрождения, маньеризм от романтизма.

Для каждой картины компьютером, в рамках эксперимента, было выделено 4027 параметров, отражающих содержание изображений, текстуру, выраженность и интенсивность цвета, форму, характер границ между цветами и формами и т.д. Это позволило отразить очень много аспектов визуального восприятия, при статистическом исследовании которых стало возможным построение моделей родственности и различия между художественными стилями, и дальнейшее построение дерева сходства между различными художниками.

Анна Сидорова

Просмотров: 699 | Добавил: tinashmidt | Рейтинг: 5.0/1
Всего комментариев: 0
Имя *:
Email *:
Код *:
Корзина
Ваша корзина пуста
Поиск
Календарь
«  Ноябрь 2012  »
ПнВтСрЧтПтСбВс
   1234
567891011
12131415161718
19202122232425
2627282930
Архив записей
Друзья сайта
  • Сайт Тины Шмидт
  • Как бросить курить
  • Сайт Розы Николь
  • Йога для всех
  • Косметика AVON
  • Сайт Тины Шмидт
  • Детский дом №2
  • Школа женщин
  • Кино для Вас
  • Мир психологии
  • Всё о недвижимости
  • Мир мебели
  • Все для милых дам
  • Все об искусстве
  • Все о психологии
  • Интернет-журнал
  • Tina Shmidt Tina Shmidt - http://www.artmajeur.com/tinashmidt
    Copyright MyCorp © 2017