نشر على ٠٦-٠٩-٢٠١٩

بيكاسو ، ماتيس ، أم مزيفة؟ بالنيابة لإسناد وتوثيق الفن على مستوى السكتة الدماغية

يمكن التعرف على الفنانين على أساس السكتات الدماغية الفردية؟ هل السكتات الدماغية الفردية في لوحة أو رسم تحمل توقيع الفنان غير مقصود ، والتي سيكون من الصعب تقليد صياغة. هل يمكن تحديد هذه الخصائص غير المقصودة للسكتات الدماغية؟ هذه هي الأسئلة الأساسية في سوق الفن اليوم حيث تم بيع لوحة واحدة فقط بسعر غير مسبوق بلغ 450 مليون دولار.

في Artrendex (تحليلات Art Trend) ، بالتعاون مع Atelier لاستعادة وبحوث اللوحات ، قمنا بتطوير A. النظام الذي يحلل السكتات الدماغية الفردية في الرسومات. الهدف من ذلك هو اختبار الفرضية القائلة بأنه يمكن التعرف على الفنانين استنادًا إلى السكتات الدماغية الفردية ، والتي لا تزال غير مختبرة إلى حد كبير قبل العلم. والهدف أيضًا هو بناء نظام AI قوي يمكنه المساعدة في إسناد الأعمال الفنية والمصادقة عليها ، استنادًا إلى خصائص السكتات الدماغية ، واستكمال التقنيات الأخرى الموجودة.

المنهجية التي استخدمناها مستوحاة من منهجية "Pictology" التي طورها موريتس ميشيل فان دانتزيغ (1903-1960). اقترح فان دانتزيج عدة خصائص لتمييز ضربات الفنان ، واقترح أن هذه الخصائص تجسد عفوية كيفية إنشاء الفن الأصلي ، على عكس الطبيعة المثبطة للفن المقلد.

من بين الخصائص التي اقترحها فان دانتزيج لتمييز ضربات الفنان هي الشكل واللون والطول النسبي لبداية ووسط ونهاية كل سكتة دماغية والاتجاه والضغط وعدة أشياء أخرى. قائمة الخصائص التي اقترحها van Danzig شاملة وتتضمن ، في بعض الحالات ، أكثر من مائة جانب تم تصميمها للتفتيش بواسطة العين البشرية. الدافع الرئيسي هو توصيف السكتات الدماغية التلقائية التي تميز فنان معين من السكتات الدماغية المانع ، والتي يتم نسخها من السكتات الدماغية الأصلية لتقليد أسلوب الفنان.

في نظامنا ، لم ننفذ القائمة الدقيقة للخصائص التي اقترحها van Dantzig ؛ بدلاً من ذلك قمنا بتطوير طرق لتقدير السكتات الدماغية المستوحاة من منهجيته ولكنها ذات صلة بالمجال الرقمي ومناسبة للتحليل الإحصائي بواسطة الأجهزة بدلاً من العين البشرية.

نظامنا يعزل السكتات الدماغية الفردية باستخدام خوارزمية لتجزئة السكتة الدماغية (انظر الشكل). يقوم النظام بعد ذلك بتحديد شكلها ونغتها باستخدام طرق رؤية الكمبيوتر المختلفة. يستخدم النظام أيضًا شبكة عصبية عميقة لتتبع السكتات الدماغية الفردية وتحديد خصائصها. على وجه الخصوص ، استخدمنا بنية شبكة عصبية متكررة (RNN) تسمى وحدة متكررة ذات بوابات (GRU) ، وهو متغير من LSTM (ذاكرة قصيرة المدى طويلة الأجل). وقد استخدمت هذه الشبكات على نطاق واسع في الآونة الأخيرة في ترجمة النصوص والتعرف على الكلام. تتم مقارنة خصائص السكتات الدماغية ، كما تم تحديدها من قِبل الشبكة والأساليب الأخرى ، بعدد كبير من السكتات الدماغية لفنانين مختلفين باستخدام الاستدلال الإحصائي وتقنيات التعلم الآلي.

أمثلة على استخراج السكتة الدماغية بواسطة نظامنا: أعلى: بيكاسو ، شيل ، أسفل: ماتيس ، بيكاسو

استبعدنا استخدام المقارنات القائمة على الأنماط والعناصر التركيبية والموضوعية. تعتمد معظم الأعمال الفنية المزيفة على نسخ بعض العناصر والأنماط التركيبية والموضوعية. قد يؤدي استخدام مثل هذه العناصر بشكل واضح وخطأ إلى ربط عمل موضوع الاختبار بأشكال وتكوينات في أعمال معروفة للفنان. في المقابل ، إذا كانت الفرضية صحيحة ، فإن خصائص السكتات الدماغية الفردية تحمل توقيع الفنان غير المقصود ، والذي يصعب تقليده أو تزويره ، حتى لو كان المزور ينوي القيام بذلك.

جمعت مجموعة من حوالي 300 رسم من مصادر مختلفة لتدريب وتحسين منهجية التحقق من صحة واختبار منهجيات التصنيف المختلفة المستخدمة في هذه الدراسة. تضمنت المجموعة رسومات ومطبوعات بشكل أساسي من قبل بابلو بيكاسو وهنري ماتيس وإيجون شيلي وأميديو موديجلياني ، إلى جانب أعمال تمثيلية صغيرة لأثني عشر فنانًا تتراوح أعمارهم بين عامي 1910 و 1950 م. تم اختيار هؤلاء الفنانين لأنهم كانوا غزير الإنتاج في الرسومات خلال النصف الأول من القرن العشرين. تضمنت المجموعة مجموعة متنوعة من التقنيات بما في ذلك: رسومات بالقلم الرصاص والحبر والقلم الرصاص والتلوين والجرافيت وكذلك المطبوعات المحفورة والطباعة الحجرية. عموما مجموعتنا تحتوي على حوالي 80،000 السكتات الدماغية.

أجرينا تجارب واسعة النطاق مع إعدادات مختلفة. تضمنت الإعدادات مقارنة أداء النماذج المدربة على تقنيات رسم محددة (على سبيل المثال رسومات الحبر أو الرسومات بقلم رصاص) والنماذج المدربة عبر التقنيات لتقييم ما إذا كنا نستطيع التقاط متغير للفنان بغض النظر عن التقنية المستخدمة.

تظهر تجاربنا أن النظام يمكنه تحديد حدود بيكاسو الفردية عبر التقنيات بدقة 79 ٪ ، ماتيس بدقة 77 ٪ ، وشيل بنسبة 86 ٪. هذا التصنيف يعتمد على ضربة واحدة في وقت واحد! من خلال تجميع هذه النتائج على رسم كامل ، يمكن للنظام تحديد رسومات Picasso بدقة 83٪ ، Matisse بنسبة 80٪ ، و Schiele بنسبة 83٪. يتم الحصول على نتائج مماثلة لنماذج تقنية محددة.

من أجل التحقق من متانة النظام ضد خداع الفن المزور ، قمنا بتكليف خمسة فنانين بعمل رسومات مشابهة لرسومات Picasso و Matisse و Schiele ، باستخدام نفس التقنيات (انظر الشكل أدناه للحصول على عينات من هذه الرسومات المختلطة مع تلك الحقيقية). لم يتم استخدام أي من هذه الرسومات المزيفة في تدريب النماذج. استخدمناها فقط للاختبار. قام النظام بوضع علامات على هذه الرسوم المزورة بيكاسو وماتيس وشيل 100 ٪ من الوقت باستخدام النماذج المدربة عبر التقنية.

أمثلة من الصور للرسومات المزيفة المستخدمة للتحقق من الصحة ، مختلطة مع صور لرسومات Matisse و Picasso و Schiele. انظر المفتاح في نهاية المستند لمعرفة أيهما حقيقي وأيهما مزيف!

إسناد وتوثيق الأعمال الفنية مهمة أساسية للغاية لخبراء الفن. تقليديًا ، كان التحليل الأسلوبي من قبل عين الإنسان الخبيرة وسيلة رئيسية للحكم على صحة الأعمال الفنية. يتم استخدام طرق التحليل الفني المختلفة اليوم لتحليل سطح اللوحة ، والأصباغ ، و underpainting ، و / أو المواد قماش. هناك طيف واسع من التصوير (مثل التحليل الطيفي بالأشعة تحت الحمراء والأشعة السينية) ، والتحليل الكيميائي (على سبيل المثال اللوني) ، وتقنيات القياس الإشعاعي (مثل مواعدة الكربون) التي تم تطويرها واستخدامها لهذا الغرض. هذه التقنيات مكملة ولكل منها قيود على نطاق قابليتها للتطبيق.

توفر التكنولوجيا التي نقوم بتطويرها طريقة علمية قابلة للقياس للتعامل مع التحليل الأسلوبي التقليدي الذي يقوم به عادة الخبراء البشريون ، على مستوى الطيف البصري ، دون الحاجة إلى تقنيات تصوير متطورة. سوف يكمل تقنيات التحليل الفني الأخرى الحالية وسيوفر حلاً فعّال من حيث التكلفة مقارنة بتكاليف الأساليب الأخرى المعتمدة على المعامل والتي يمكن أن تكون باهظة على نطاق واسع لمصادقة الفن الذي لا يتم بيعه بالضرورة عند مستوى 450 مليون دولار.

مفتاح للصور الحقيقية / المزيفة في الشكل:

وهمية ، وهمية ، ماتيس
ماتيس ، وهمية ، وهمية ، ماتيس
وهمية ، ماتيس ، بيكاسو ، وهمية
وهمية ، بيكاسو ، بيكاسو ، وهمية
Schiele ، وهمية ، وهمية ، Schiele ، Schiele ، وهمية

يتم نشر العمل في ورقة بعنوان "بيكاسو ، ماتيس ، أم مزيفة؟ التحليل الآلي للرسومات على مستوى السكتة الدماغية من أجل الإسناد والتوثيق "، الذي سيظهر في مؤتمر AAAI 32 حول الذكاء الاصطناعي ، الذي سيعقد في نيو أورليانز في فبراير 2018. يمكن الوصول إلى الورقة في https://arxiv.org/ الشعبي / 1711.03536.pdf

أنظر أيضا

نبذة عن ملف تعريف غير مكتوبRed Tower - حول اللوحات والأحلام والمناظر الطبيعية في De Chiricoلا يمكن تقييم العمل الفني إلا من الناحية النقدية. ؟ديفيد هوكني يأخذ القوسحركة الفن في القرن الحادي والعشرين - ما هذا؟إنها تكافح من أجل الاعتراف كفنانة شارع يابانية ، وتمهد الطريق للنساء الأخريات