Abstrakt. Med den stora expansionen av digitala samtida målningssamlingar har automatisk temastyling vuxit i efterfrågan inom både akademiska och kommersiella områden. Den senaste tidens intresse för djupa neurala nätverk har gett kraftfulla visuella funktioner som uppnår toppmoderna resultat i olika visuella klassificeringsuppgifter. I detta arbete undersöker vi insikten i dessa egenskaper i att identifiera konstnärliga stilar i målningar, och föreslår en kompakt binär representation av målningarna. I kombination med PiCodes deskriptorer visar dessa funktioner utmärkta klassificeringsresultat på en storskalig samling målningar.
I REF har författarna tagit itu med problemet med att identifiera konstnärliga stilar i målningar, och har föreslagit en kompakt binär representation av målningarna.
Classification of Artistic Styles Using Binarized Features Derived from a Deep Neural Network
{'venue': 'ECCV Workshops', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}