論文の概要: Crossing Points Detection in Plain Weave for Old Paintings with Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.11924v1
• Date: Thu, 23 Feb 2023 11:03:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-24 15:45:14.897429
• Title: Crossing Points Detection in Plain Weave for Old Paintings with Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習による古絵画の素織物における交差点検出
• Authors: A. Delgado, L. Alba-Carcel\'en, J.J. Murillo-Fuentes
• Abstract要約: 本研究では,これらの局所密度と角度の研究を行うためのツールとして,深層学習を提案する。 私たちはこのモデルを、Vel'azquez、Rubens、Riberaといった36の絵画のサンプルで訓練しました。 この新たな手法は、周波数解析ツールが故障した場合に成功し、その結果を改善できると結論付けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In the forensic studies of painting masterpieces, the analysis of the support is of major importance. For plain weave fabrics, the densities of vertical and horizontal threads are used as main features, while angle deviations from the vertical and horizontal axis are also of help. These features can be studied locally through the canvas. In this work, deep learning is proposed as a tool to perform these local densities and angle studies. We trained the model with samples from 36 paintings by Vel\'azquez, Rubens or Ribera, among others. The data preparation and augmentation are dealt with at a first stage of the pipeline. We then focus on the supervised segmentation of crossing points between threads. The U-Net with inception and Dice loss are presented as good choices for this task. Densities and angles are then estimated based on the segmented crossing points. We report test results of the analysis of a few canvases and a comparison with methods in the frequency domain, widely used in this problem. We concluded that this new approach succeeds in some cases where the frequency analysis tools fail, while improving the results in others. Besides, our proposal does not need the labeling of part of the to-be-processed image. As case studies, we apply this novel algorithm to the analysis of two pairs of canvases by Vel\'azquez and Murillo, to conclude that the fabrics used came from the same roll.
• Abstract（参考訳）: 絵画の傑作に関する法医学的な研究では、その支援の分析が重要である。 平織り織物では、縦糸と横糸の密度を主特徴とし、縦軸と横糸との角度差も有用である。 これらの特徴は、キャンバスを通してローカルに研究することができる。 本研究では,これらの局所密度と角度の研究を行うためのツールとして,深層学習を提案する。 Vel\'azquez氏、Rubens氏、Ribera氏らによる36の絵画のサンプルでモデルをトレーニングしました。 データ準備と拡張は、パイプラインの第一段階で処理される。 次に、スレッド間の交差点の教師付きセグメンテーションに焦点を当てる。 インセプションとDice損失を持つU-Netはこのタスクのよい選択として提示される。 次に、断面交差点に基づいて密度と角度を推定する。 本稿では,いくつかのキャンバスの解析結果と周波数領域の手法との比較結果について報告する。 この新たなアプローチは、頻度分析ツールが失敗する場合にも成功し、結果も改善する、と結論付けた。 さらに,提案手法では,to-be-processedイメージの一部のラベリングは不要である。 ケーススタディとして,このアルゴリズムをvel\'azquez と murillo による2組のキャンバスの解析に適用し,同じロールの生地が使用されていると結論づける。

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