Программу научили распознавать автора, жанр и стиль разных картин

Программу научили распознавать автора, жанр и стиль разных картин

PanARMENIAN.Net - Для создания полноценного искусственного интеллекта ученые выбрали несколько разных направлений, одна из которых – конструкция искусственных нейронных сетей. Они построены по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей - сетей нервных клеток живого организма и используются для создания программного обеспечения, способного распознавать различные образы, как это делают люди.

Ученым Раттергского университета удалось обучить нейронную сеть определению жанра и стиля разных картин. Специалисты использовали подборку живописи Wikiart, включающую в себя 80 тысяч картин авторства более тысячи живописцев, а также информацию об их стиле и жанре.

Для обучения программы ученые создали сразу несколько алгоритмов, каждый из которых состоит из нескольких этапов. Первый этап выделяет вектор «визуальных особенностей» каждой картины – ту ее характеристику, которую можно записать численно. Часть подобных характеристик может быть замечена человеком, например, гамма или форма мазка, однако часто они непереводимы на естественный язык. Для выделения характеристик вся информация о картине разбивается на кластеры, из которых потом выбираются самые информативные параметры.

Второй этап – записывание визуальных особенностей каждой картины в виде вектор, размерность которого совпадает с числом особенностей. Для этого ученые ввели специальную метрику, как способ вычисления «схожести» нескольких векторов между собой. С их помощью программа определяет имя вероятного автора картины, ее стиль и жанр.

Во время исследования алгоритм часто путал художников, имеющих схожий стиль: например, он не делал разницы между Клодом Моне и Камилем Писсарро, которые работали в одном стиле, были друзьями и влияли друг на друга. Также она не всегда успешно отличала различные периоды развития живописи Возрождения, а импрессионизм часто путала с постимпрессионизмом.

Однако программа оказалась точнее своих предшественниц: она с точностью 60 процентов определяла автора картины и жанр. Точность определения стиля оказалась гораздо меньше - чуть больше 30 процентов, однако для ряда стилей в подборке было слишком мало примеров.

 Самое значимое
Ара Хачатрян занимал должность генерального директора с апреля 2020 года
Правительство одобрило проект налогообложения рекламы, размещаемой на электронных платформах
По словам Багдасаряна, в 2020 году компания увеличила число активных пользователей в 20 раз
Krisp является одной из 50 наиболее перспективных компаний в сфере ИИ в 2020 году
Partner news
---