論文の概要: ARTxAI: Explainable Artificial Intelligence Curates Deep Representation
Learning for Artistic Images using Fuzzy Techniques
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15284v1
- Date: Tue, 29 Aug 2023 13:15:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-30 14:07:32.468760
- Title: ARTxAI: Explainable Artificial Intelligence Curates Deep Representation
Learning for Artistic Images using Fuzzy Techniques
- Title（参考訳）: artxai:ファジィテクニックを用いたアートイメージの深層表現学習をキュレートする人工知能
- Authors: Javier Fumanal-Idocin, Javier Andreu-Perez, Oscar Cord\'on, Hani
Hagras, Humberto Bustince
- Abstract要約: 芸術的画像分類における異なる課題から得られる特徴が、類似した性質の他の課題を解決するのにどのように適しているかを示す。
本稿では、画像の既知の視覚特性をディープラーニングモデルで用いる特徴にマッピングする、説明可能な人工知能手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.286457041998569
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Automatic art analysis employs different image processing techniques to
classify and categorize works of art. When working with artistic images, we
need to take into account further considerations compared to classical image
processing. This is because such artistic paintings change drastically
depending on the author, the scene depicted, and their artistic style. This can
result in features that perform very well in a given task but do not grasp the
whole of the visual and symbolic information contained in a painting. In this
paper, we show how the features obtained from different tasks in artistic image
classification are suitable to solve other ones of similar nature. We present
different methods to improve the generalization capabilities and performance of
artistic classification systems. Furthermore, we propose an explainable
artificial intelligence method to map known visual traits of an image with the
features used by the deep learning model considering fuzzy rules. These rules
show the patterns and variables that are relevant to solve each task and how
effective is each of the patterns found. Our results show that our proposed
context-aware features can achieve up to $6\%$ and $26\%$ more accurate results
than other context- and non-context-aware solutions, respectively, depending on
the specific task. We also show that some of the features used by these models
can be more clearly correlated to visual traits in the original image than
others.
- Abstract（参考訳）: 自動アート分析は、異なる画像処理技術を用いて芸術作品の分類と分類を行う。
芸術的なイメージを扱う場合、従来の画像処理と比較して、さらなる考慮が必要となる。
これは、作者や場面、その画風によって大きく変化するためである。
これは、あるタスクで非常にうまく機能するが、絵画に含まれる視覚および象徴的な情報全体を把握しない特徴をもたらす可能性がある。
本稿では,芸術的画像分類における異なるタスクから得られた特徴が,類似する他の特徴を解決するのにどのように適しているかを示す。
芸術分類システムの一般化能力と性能を改善するための様々な方法を提案する。
さらに,ファジィルールを考慮した深層学習モデルを用いて画像の既知の視覚特性をマッピングする,説明可能な人工知能手法を提案する。
これらのルールは、各タスクを解決するためのパターンと変数を示し、各パターンがどの程度効果的かを示す。
その結果、提案するコンテキスト認識機能は、特定のタスクに応じて、他のコンテキスト認識および非コンテキスト認識ソリューションよりも、最大6\%$および26\%$の正確な結果が得られることがわかった。
また、これらのモデルで使用される特徴のいくつかは、原画像の視覚的特徴と他の特徴とより明確に相関できることを示した。
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