Sukurtas algoritmas, kuris paveikslo autorių nustato pagal piešinyje esančių bruožų ypatybes, taip pat geba atskirti realius paveikslus nuo kitų dailininkų nutapytų paveikslų. Kaip rašo „MIT Technology Review“, kūrėjai parengė programą beveik trijų šimtų garsių menininkų, tokių kaip Picasso ir Matisse, paveikslų rinkiniui. Amerikos ir Nyderlandų specialistų raida bus pristatyta AAAI dirbtinio intelekto konferencijoje 2018 m. Vasario mėn., Straipsnio priešraštis skelbiamas arXiv.org.
Kadangi garsių menininkų paveikslai paprastai egzistuoja vienoje kopijoje, jų kainos gali siekti dešimtis ir šimtus milijonų dolerių. Dėl šios priežasties kai kuriuos paveikslus suklastojo klastotojai, ir tai ne visada pastebima net žmonėms, kurie išmano tapybą. Norint apsisaugoti nuo tokio padirbinėjimo, siūlomi įvairūs būdai, pavyzdžiui, aprūpinti paveikslus unikaliais identifikatoriais, kurių padirbti dėl sudėtingos mikrostruktūros beveik neįmanoma.
- „Salik.biz“
Tyrėjai iš JAV ir Nyderlandų, vadovaujami Ahmedo Elgammalo iš „Artrendex“ir Rutgerso universiteto, sukūrė algoritmą, kuris atpažįsta paveikslo autorius pagal jų potėpių ypatybes. 2015 m. Ši tyrėjų grupė jau sukūrė algoritmą, pagal kurį galima klasifikuoti autorių paveikslus ir net stilius pagal individualias jų savybes, pavyzdžiui, spalvas. Naujame darbe tyrėjai nusprendė sutelkti dėmesį į vieną paveikslų komponentą - potėpius.
Kiekvieną brūkšnį galima apibūdinti daugeliu požymių, pavyzdžiui, forma, ilgiu, storio tolygumu išilgai smūgio ir kitais parametrais. Tyrėjai nusprendė išgauti šias charakteristikas naudodamiesi kompiuterio algoritmais. Iš pradžių paveikslai buvo suskirstyti į atskirus potėpius, naudojant specialų algoritmą. Kaip algoritmų duomenų rinkinį, tyrėjai panaudojo 297 garsių menininkų, tokių kaip Picasso ir Matisse, paveikslus, pagamintus litografijos, rašalo piešimo ir kt. Stiliumi. Algoritmas padalijo šias nuotraukas į daugiau nei 80 000 atskirų potėpių.
Mokymo ir testavimo algoritmų duomenų rinkinys / Elgammal et al. / arXiv.org, 2017 m
Norėdami įvertinti smūgius, tyrėjai nusprendė naudoti du metodus. Jie apibūdino pagrindines charakteristikas, tokias kaip smūgio storis ir išilginis profilis, naudodamiesi skirtingais aprašais, ir išmokė atraminio vektoriaus algoritmo, kad galėtų klasifikuoti smūgius. Antrasis metodas buvo naudoti pasikartojantį neuroninį tinklą su kontroliuojamais pasikartojančiais blokais, kurie savarankiškai ieškojo savybių, būdingų tam tikriems menininkams.
Padirbtų paveikslų pavyzdys. Viršutinė eilutė: padirbta; padirbtas; originalas Matisse'as. Vidurinė eilutė: originalus Matisse; padirbtas; padirbtas; originalas Matisse'as. Apatinė eilutė: padirbta; originalas Matisse'as; originalas Pikaso; netikras / Elgammal et al. / arXiv.org, 2017 m
Parengę algoritmus, tyrėjai juos išbandė tuo pačiu duomenų rinkiniu ir, derindami abu metodus, pasiekė 80 procentų atlikėjų atpažinimo tikslumą. Jie taip pat paprašė penkių menininkų nupiešti Pikaso, Matisse'o ir Schiele'o paveikslų kopijas. Gavę 83 paveikslus, jie patikrino juos naudodamiesi savo algoritmais ir nustatė, kad jų derinys gali atpažinti padirbinį visuose šiuose paveiksluose.
Reklaminis vaizdo įrašas:
Per pastaruosius kelerius metus padaryta didelė pažanga vaizdų apdorojimo ir analizės srityje naudojant neuroninio tinklo algoritmus. Pavyzdžiui, tokie algoritmai gali sujungti kelis meninius stilius į vieną vaizdą, paversti eskizus visaverčiais paveikslais ir netgi sukurti originalius meno kūrinius. Taip pat panašūs algoritmai gerai veikia vaizdo įrašus. Pvz., Neseniai buvo pristatyta sistema, leidžianti įterpti trečiųjų šalių kalbą į vaizdo įrašo seką, beveik tiksliai atkuriant artikuliuotas kalbėtojo veido išraiškas.
Grigorijus Kopijevas