绘画风格的持久性

艺术是一种深刻个人化的表达媒介，每个艺术家都将其独特的风格、技术和文化背景引入其作品。传统上，艺术风格的识别是由艺术史学家或评论家负责，其依赖视觉直觉和经验。然而，随着数学工具的发展，我们可以更结构化地探索艺术。在本研究中，我们展示了拓扑数据分析中的持久同调（PH）如何为艺术风格提供客观且可解释的见解。我们表明，PH 能够以统计确定性，对不同艺术潮流中的艺术家，以及同一潮流中的不同艺术家进行区分，并且能够区分艺术家作品与其风格下人工智能生成的图像。