计算机视觉在视觉艺术中的应用：利用残差神经网络对巴洛克绘画进行分类与分析的案例研究
多媒体
2022-10-28 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
随着大型数字化美术藏品日益普及，绘画的自动分析与分类正成为一个有趣的研究领域。然而，由于领域特殊性、隐含的主观性以及模糊区分艺术流派的普遍细微差别，使用机器学习技术分析艺术面临着重大挑战。残差网络或其变体是图像分类任务中最流行的工具之一，能够为定义明确的类别提取相关特征。在本案例研究中，我们聚焦于对约翰·库佩茨基的精选画作《画家查尔斯·布鲁尼肖像》进行分类，并分析所提出分类器的性能。我们表明，在残差网络训练过程中提取的特征可用于在线艺术收藏品搜索系统中的图像检索。
引用
@article{arxiv.2210.15300,
title = {Leveraging Computer Vision Application in Visual Arts: A Case Study on the Use of Residual Neural Network to Classify and Analyze Baroque Paintings},
author = {Daniel Kvak},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.15300},
year = {2022}
}