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如何拯救艺术画作?机器学习做到了发布时间:2019-11-03 21:22:20

近年来,越来越多的研究人员开始尝试使用机器学习技术来识别创作特定艺术作品的艺术家,或者确定一幅画是真品还是赝品。现在,机器学习技术在艺术领域有了新的用途。

9月30日,荷兰代尔夫特理工大学(Delft University of Technology)的研究人员最近开发了一种基于回旋神经网络(cnn)的模型来重建梵高因墨水褪色和变色而被毁的画作。

研究人员开始研究如何使用机器学习技术在像素级恢复退化的绘画。这些画目前无法展出,几十年后可能会完全损坏。考虑到这一点,研究团队希望开发一种模型,能够自动重建这些无价的艺术品,从而保护它们,并使它们能够向公众展示。

研究小组成员范德卢比(Van der lubbe)表示:“我们研究的主要目标之一是通过机器学习来预测艺术作品在纸上的最初、过去和未来的外观。这些方法结合了对所用颜色及其随时间推移变色的结果的深入研究。例如,想象一幅梵高的画在创作时可能会有所帮助。”

这种方法由范德卢比(van der lubbe)及其同事设计,结合多分辨率图像分析和深度CNN技术来预测过去绘画的像素级外观。CNN是一种受生物神经网络(如人脑中的神经网络)启发的算法,它可以通过分析大量数据来完成特定的任务。

在他们的研究中,研究人员专门训练一个有线电视新闻网使用数字技术在纸上重现褪色的梵高画作。该算法是在一个数据集上训练的,该数据集包含在上个世纪不同时间绘制的不同质量的原始图纸的副本。

研究人员在一系列实验中评估了他们的模型,发现它取得了显著的效果。他们的发现证明了使用机器学习来预测和重建退化的图像、文档和艺术品的可行性。尽管研究人员专门用他们的模型来重建梵高的画,但它也可以应用于其他纸质或19世纪手稿上退化的艺术作品。

谈到艺术保护,绘画和素描的退化是一个关键的挑战。可以说,能够自动重建不完整或受损艺术品的工具将大大简化艺术史学家的工作。