Med tanke på den enorma mängd konstverk som finns finns det värdefull information att upptäcka. Genom att undersöka en målning kan en expert bestämma sin stil, genre och tidsperiod som målningen hör hemma. En viktig uppgift för konsthistoriker är att hitta influenser och kopplingar mellan konstnärer. Är inflytande en uppgift som en dator kan mäta? Detta dokuments bidrag är att undersöka problemet med datorautomatiska förslag om influenser mellan konstnärer, ett problem som inte togs upp tidigare i en allmän miljö. Vi presenterar först en jämförande studie av olika klassificeringsmetoder för uppgiften fin-art stil klassificering. En jämförande studie på två nivåer genomförs för detta klassificeringsproblem. Den första nivån granskar prestanda diskriminativa vs. generativa modeller, medan den andra nivån berör funktioner aspekten av målningarna och jämför semantiska-nivå funktioner vs. låg nivå och mellannivå funktioner som finns i målningen. Sedan undersöker vi frågan "Vem har påverkat den här konstnären?" genom att titta på hans mästerverk och jämföra dem med andra. Vi ställer denna intressanta fråga som ett kunskapsproblem. För detta ändamål undersökte vi flera målningsliknande och konstnärsliknande åtgärder. Som ett resultat ger vi en visualisering av konstnärer (Karta över konstnärer) baserat på likheten mellan deras verk
REF försöker identifiera likheter i konstnärers verk och utforska påverkan och kopplingar mellan konstnärer.
Toward automated discovery of artistic influence
{'venue': 'Multimedia Tools and Applications', 'journal': 'Multimedia Tools and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}