捕捉艺术史的流变
机器学习
2022-12-08 v1 计算机视觉与模式识别
应用统计
摘要
我们真的理解机器如何对艺术风格进行分类吗？历史上，艺术由人的眼睛感知与解读，关于人们如何识别和理解艺术始终存在争议性讨论。历史学家与公众倾向于通过历史与社会因素的语境来解读艺术的主题内容。然而，风格不同于主题内容。鉴于风格并不对应于画作中某些对象的存在，而主要与形式相关，并可与不同层级的特征相关联（Ahmed Elgammal 等，2018），这使得对艺术品风格特征及其“流变”——如何流动与演化——的识别与分类，对人类和机器都仍是挑战。本工作中，我们探索了一系列最先进的神经网络与流形学习算法，以揭示这一引人入胜的课题：机器如何捕捉并解读艺术史的流变？
引用
@article{arxiv.2212.03421,
title = {Capturing the Flow of Art History},
author = {Chenxi Ji},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.03421},
year = {2022}
}