論文の概要: Automatic analysis of artistic paintings using information-based measures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.01767v1
• Date: Tue, 2 Feb 2021 21:40:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-04 17:35:59.482980
• Title: Automatic analysis of artistic paintings using information-based measures
• Title（参考訳）: 情報的手法を用いた絵画の自動分析
• Authors: Jorge Miguel Silva, Diogo Pratas, Rui Antunes, S\'ergio Matos, and Armando J. Pinho
• Abstract要約: 美術絵画に存在する隠されたパターンと関係を,その複雑さを分析して同定する。 正規化圧縮(NC)とブロック分解法(BDM)を91名の著者による4,266点の絵のデータセットに適用した。 アーティストのスタイル、その芸術的影響、および共有技術に関する重要な情報を記述した指紋を定義する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.25456674968456
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The artistic community is increasingly relying on automatic computational analysis for authentication and classification of artistic paintings. In this paper, we identify hidden patterns and relationships present in artistic paintings by analysing their complexity, a measure that quantifies the sum of characteristics of an object. Specifically, we apply Normalized Compression (NC) and the Block Decomposition Method (BDM) to a dataset of 4,266 paintings from 91 authors and examine the potential of these information-based measures as descriptors of artistic paintings. Both measures consistently described the equivalent types of paintings, authors, and artistic movements. Moreover, combining the NC with a measure of the roughness of the paintings creates an efficient stylistic descriptor. Furthermore, by quantifying the local information of each painting, we define a fingerprint that describes critical information regarding the artists' style, their artistic influences, and shared techniques. More fundamentally, this information describes how each author typically composes and distributes the elements across the canvas and, therefore, how their work is perceived. Finally, we demonstrate that regional complexity and two-point height difference correlation function are useful auxiliary features that improve current methodologies in style and author classification of artistic paintings. The whole study is supported by an extensive website (http://panther.web.ua.pt) for fast author characterization and authentication.
• Abstract（参考訳）: 芸術コミュニティは、芸術絵画の認証と分類のための自動計算分析にますます依存している。 本稿では,物体の特徴の和を定量化する尺度である,その複雑さを分析し,芸術絵画に存在する隠れパターンと関係を同定する。 具体的には,正規化圧縮法 (NC) とブロック分解法 (BDM) を91名の著者から集めた4,266点の絵画データセットに適用し,これらの情報に基づく手法が美術絵画の記述子としての可能性を検討する。 どちらの尺度も、絵画、作家、芸術運動の類型を一貫して記述している。 さらに、NCと絵画の粗さの尺度を組み合わせることで、効率的なスタイリスティックな記述子を作り出す。 さらに,各絵画の局所情報を定量化することにより,アーティストの作風やその芸術的影響,共有技術に関する重要な情報を記述する指紋を定義する。 より根本的には、この情報は、各著者が一般的にキャンバスにまたがる要素を構成・配布し、それゆえ、どのように作品が知覚されるかを記述する。 最後に, 地域的複雑度と2点高さ差相関関数が, 美術絵画の作風と著者分類の方法論を改善する補助的特徴であることを示す。 研究全体は、高速な著者特性評価と認証のための広範なウェブサイト(http://panther.web.ua.pt)によってサポートされています。

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