Syfte. -Att skapa n system för att underlätta analysen av konsthistoria genom att klassificera och gruppera digitaliserade målningar baserat på stilistiska funktioner automatiskt lärt sig utan förkunskaper. Material och metoder. -6,776 digitaliserade målningar från åtta olika konstnärliga stilar (art Nouveau, barock, expressionism, impressionism, realism, romantik, renässans och post-impressionism) användes för att klassificera (predikt) och kluster (grupp) målningar efter stil. Metoden för oövervakad funktionsinlärning med K-means (UFLK), inspirerad av djupinlärning, användes för att extrahera funktioner från målningarna. Dessa funktioner användes sedan i: en stöd vektormaskin algoritm för att klassificera stilen på nya testmålningar baserat på en utbildning uppsättning målningar med kända stil etiketter; och en spektral kluster algoritm för att gruppera målningarna i olika stilgrupper (anonymt, utan att använda några kända stil etiketter). Klassificeringsprestandan bestämdes med noggrannhet och F-poäng. Clustering prestanda bestämdes av: förmågan att återställa de ursprungliga stilistiska grupperingar (med hjälp av en kostnadsanalys av alla möjliga kombinationer av åtta gruppetikett uppdrag); F-poäng; och en tillförlitlighetsanalys. Den senare analysen använde två nya sätt att bestämma fördelningen av nullhypotesen: en enhetlig fördelning projicerad på huvudkomponenterna i de ursprungliga uppgifterna, och en randomiserad, viktad adjakensmatris. Förmågan att få insikter i konsten prövades genom en semantisk analys av klusterresultaten. För detta ändamål representerade vi de bedriftella egenskaperna hos varje målning med en N-dimensionell vektor, och ritade avståndet mellan vektorslutpunkter (dvs likhet mellan målningar). Sedan färgkodade vi slutpunkterna med de tilldelade etiketterna med lägsta kostnad. Den utspridda tomten inspekterades visuellt för separation av målningarna, där mängden separation mellan färgkluster ger semantisk information om det inbördes sambandet mellan stilar. Resultat. -UFLK-extraherade funktioner liknade kanterna / linjer / färger i målningarna. För funktionsbaserad klassificering av målningar var den makrogenomsnittliga F-poängen 0,469. Klassificeringsnoggrannheten och Fscore var liknande/högre jämfört med andra klassificeringsmetoder med hjälp av mer komplexa funktionsinlärningsmodeller (t.ex. konvolutionella neurala nätverk, en övervakad algoritm). Klustret via UFLK-extraherade funktioner gav 8 omärkta stilgrupperingar. I sex av åtta kluster, den vanligaste sanna målning stil matchade kluster stil tilldelas av kostnadsanalys. Klustret hade en F-poäng på 0,212 (ingen jämförelse målning klustering metod finns för närvarande). För den semantiska analysen visade sig Barocks och Art Nouveaus bedriftsegenskaper vara likartade, vilket tyder på ett samband mellan dessa stilar. Diskussion/slutsats. -UFLK metoden kan extrahera funktioner från digitaliserade målningar. Vi kunde extrahera konstegenskaper utan någon tidigare information om karaktären av de egenskaper eller den stilistiska beteckningen av målningarna. Metoderna häri kan ge konstforskare med de senaste beräkningstekniker för dokumentation, tolkning och rättsmedicinsk konst. Verktygen kan bidra till att bevara kulturellt känsliga konstverk för kommande generationer och ge nya insikter i konstverk och konstnärer som skapat dem.
I REF, Gultepe et al. tillämpade en oövervakad funktion inlärningsmetod baserad på k-medel för att extrahera funktioner som sedan matades till en spektral kluster algoritm i syfte att gruppera målningar.