Ученые из Лоуренсовского технологического университета создали компьютерный алгоритм, способный самостоятельно классифицировать произведения искусства. Работа опубликована в журнале ACM Journal on Computing and Cultural Heritage, ее краткое содержание приводится в пресс-релизе университета, появившемся на сайте Eurekalert!
Созданная авторами программа классифицировала около 1000 картин, принадлежащих кисти 18 современных и 16 классических художников. Анализ основывался на алгоритме (WND-CHARM), разработанном для изучения биомедицинских изображений. Он подразумевал определение для каждой из картин около четырех тысяч числовых параметров.
Программа анализировала формы, текстуры, выраженность границ, цветов, статистическое распределение интенсивности пикселей и фрактальные свойства на изображении. Одним из ключевых этапов анализа являлось предварительно деление цветов на изображении на классы, согласно их восприятию человеческим глазом. Это деление позволяло нивелировать разницу в цветопередаче на цифровых копиях, а иногда даже плохую сохранность произведений.
После определения для каждой картины множества параметров, их подвергали кластерному анализу. На его основе программа составляла кладограмму - дерево похожести разных художников.
Несмотря на то, что алгоритм работал без участия человека, результат очень хорошо согласовывался с общепринятой исторической классификацией изобразительного искусства. Например, художники Раннего Возрождения - Ботичелли, Гирландайо и Пьеро делла Франческа кластеризовались отдельно от мастеров Высокого Возрождения - Рафаэля, Микеланджело и Леонардо. Отдельной группой кластеризовались и представители Северного Возрождения - Ян ван Эйк, Дюрер и Брейгель. Подобным образом были сгруппированы и другие художники.
Ранее систему искусственного интеллекта, направленного на анализ изображений, представила компания Google. Программа также обучалась самостоятельно и оказалась способна, например, находить на изображениях котов.