På senare tid har statistiska metoder använts för att bistå konsthistoriker i analysen av konstverk. Vi presenterar en ny teknik för kvantifiering av konstnärlig stil som använder en sparsam kodningsmodell. Ursprungligen utvecklad inom visionsforskning kan sparse kodningsmodeller tränas att representera vilket bildutrymme som helst genom att maximera kurtosen av en representation av en godtyckligt utvald bild från det utrymmet. Vi tillämpar en sådan analys för att framgångsrikt skilja en uppsättning autentiska ritningar av Pieter Bruegel den äldre från en annan uppsättning välkända Bruegel imitationer. Vi visar att vårt tillvägagångssätt, som innebär en direkt jämförelse baserad på en enda relevant statistik, erbjuder ett naturligt och potentiellt mer germanskt alternativ till vågetbaserade klassificeringsmetoder som bygger på mer komplicerade statistiska ramar. Specifikt visar vi att vår modell ger en metod som kan skilja mellan autentiska och imitationer av Bruegel-ritningar som numeriskt överträffar välkända befintliga metoder. Slutligen diskuterar vi vår tekniks tillämpningar och begränsningar. De statistiska tillvägagångssätt som kan tillämpas på analysen av konstnärlig stil är olika, liksom de potentiella tillämpningarna av dessa tillvägagångssätt. Våget-baserade tekniker används ofta [t.ex., (2)], liksom fraktaler (3), liksom flera upplösning dolda Markov metoder (11). I detta dokument tar vi i stället med oss den adaptiva tekniken med gles kodning för att ta itu med problemet. Även om vi ursprungligen utvecklades för visionsforskning (12) visar vi att principen om sparsam kodning (att hitta en uppsättning basfunktioner som är väl anpassad för representation av en viss bildklass) är användbar för att utföra en bildklassificeringsuppgift som är viktig i analysen av konst. I synnerhet visar vi att en sparsam kodningsmodell är lämplig för att särskilja olika konstnärers stilar. Denna typ av diskriminerande förmåga skulle kunna användas för att tillhandahålla statistiska bevis för, eller mot, en särskild tillskrivning, en uppgift som vanligen kallas "autentisering". I detta dokument överväger vi tillämpningen av sparse kodning för en viss autentisering uppgift, tittar på ett problem som redan har attackerats av statistiska tekniker (2, 10): skilja en uppsättning säkra ritningar av den store flamländska konstnären Pieter Bruegel den äldre (1525-1569) från en uppsättning imitation Bruegels, vars var och en är allmänt accepterad bland konsthistoriker. Ritningarna i gruppen av imitationer var länge tros vara av Bruegel (13), så att deras jämförelse med säkra Bruegels är särskilt intressant. Den sparsamma kodmodellen försöker skapa den glesaste möjliga representationen av en given bild (eller uppsättning bilder). Således är en användbar statistik för tilldelning uppgiften att jämföra kurtos av representationer av autentiska och imitation Bruegels för att bestämma deras likhet med en kontroll uppsättning autentiska Bruegel ritningar. Bilda. 1 visar de steg som ingår i vår analys. Vi finner att en sparsam kodningsmetod framgångsrikt skiljer de säkra Breugel-ritningarna från imitationerna. Dessutom jämför vi vår metod med två andra metoder: i) tekniken i refs. 2 och 10 som använder wavelets (kvadreringsspegelfilter), och ii) ett tillvägagångssätt som liknar ref. 2 där vågen byts ut mot kurvor. Curvelets bildar en stram ram för bildutrymmet och är väl anpassade för att generera glesa kurvor, vilket gör dem potentiellt lämpliga för att representera konstbilder (14, 15). Vi finner att sparsam kodning är överlägsen (från statistisk synpunkt) för uppgiften att särskilja imitationer från säkra Bruegels. Dessa fynd tyder på att sparsam kodning kan vara till stor nytta i visuell stylometri. Den sparsamma kodmodellen försöker beskriva ett bildutrymme genom att träna en överkomplett uppsättning av inte nödvändigtvis ortogonala basfunktioner som beskriver utrymmet optimalt enligt ett gleshetstryck (12). Även sparse kodning är ganska lik oberoende komponentanalys (ICA), skiljer det sig i att i sparse kodning kurtosis av den resulterande utdatadistribution maximeras, medan i ICA, den statistiska självständigheten för outputs maximeras. Om den sparsenessrestriktion som tillämpas i en sparse kodningsmodell är logaritmen för en gles sannolikhetstäthetsfunktion, är dock sparsenessmåttet i huvudsak likvärdigt med entropi i ett informationsteoretiskt förhållningssätt till ICA (16). Användningen av sparse-kodning i bilddomänen 2D inspirerades av arbete inom visionsvetenskap med anknytning till naturscener. Olshausen och Field visade att utbildning av en sparsam kodningsmodell för att representera utrymmet för naturliga bilder resulterade i basfunktioner som liknade mottagliga fält i primat visuell cortex (12). Det anses allmänt att dessa funktioner fångar den lokaliserade orienterings- och rumsliga frekvensinformation som finns i naturliga scener (17). Framgången med sparse kodning i analysen av naturliga scener visar att det kan vara användbart för modellering funktioner i ritningar och andra 2D-medier. Det har faktiskt föreslagits att sparsamheten i den statistiska strukturen av konstverk, som endast kan upptäckas med hjälp av statistik av högre ordning, kan bidra till uppfattningen av likhet (6, 7, 18). Den sparsamma kodmodellen, som arbetar med små lokala bildlappar, lär sig funktioner som kan fånga egenskaperna hos en viss konstnärs stil, i den mån dessa egenskaper är märkbara.
I annat arbete REF, uppgifter konstnärlig stil erkännande och autentisering utfördes framgångsrikt med glesa modeller för att skilja ritningar av Pieter Bruegel den äldre från dess imitationer.
Quantification of artistic style through sparse coding analysis in the drawings of Pieter Bruegel the Elder.
{'venue': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'journal': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}