珍贵的艺术珍品有救了:科学家用新方法重建梵高画作

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9月20日,据外媒报道,荷兰代尔夫特理工大学的研究人员发表在施普林格《机器视觉与应用》上的一项新研究指出,开发了你什儿 基于卷积神经网络(CNN)的模型来重建随着时间推移而恶化的图形,当当我们 都 使用了你什儿 模型成功重建了文森特·梵高的其他可能性墨水褪色毁掉的绘画作品。科技快报

代尔夫特理工大学简·范德卢比(Jan van der Lubbe)和他的同事研究使用机器学习技术对退化的绘画进行像素级重建。科技快报

研究人员通过画家梵高的画作一键复制品来训练当当我们 都 基于卷积神经网络的模型。事实上,梵高的其他水墨画在过去的一个多多多 世纪里可能性严重恶化,艺术史学家无缘无故 试图一键复制它们。科技快报

范德鲁比说:“当当我们 都 研究的主要目标之一是,通过机器学习法律妙招,综合对所用颜色及其随时间变色的深入研究结果,预测纸上艺术品的原始、过去和未来外观。这可能性能助 设想类式梵高的一幅画在创作时的样子。”科技快报

范德鲁比和他的同事设计的法律妙招结合了多分辨率图像分析技术和深度1卷积神经网络技术,以像素为单位预测绘画的过去外形。这就像人脑中的神经网络,还可否 通过分析多量数据来训练完成特定任务。科技快报

在当当我们 都 的研究中,研究人员专门训练卷积神经网络在纸上数字化地重建褪色的梵高画作。该算法是在一个多多多 数据集上训练的,该数据集富含上个世纪不同去期制作的不同质量的原始图形的一键复制品。科技快报

该研究除了揭示过去的绘画面貌外,还还可否 帮助艺术史学家选折 适当的艺术品保护和修复策略,以及保护和展示艺术品的有效做法。科技快报

研究人员在一系列实验中评估了当当我们 都 的模型,发现它取得了显著的结果。当当我们 都 的发现强调了使用机器学习对退化的图像、文档和艺术品进行预测性重建的可行性。尽管研究人员专门用当当我们 都 的模型来重建梵高的画,但它也还可否 应用于其他恶化的纸质艺术品或19世纪的手稿。科技快报

范德卢布说:“当当我们 都 在梵高绘画的数字重建方面取得了比目前使用其他法律妙招更好的效果。当然,梵高可是一个多多多 测试或例子。当当我们 都 的技术也还可否 延伸到其他艺术家的绘画、素描和旧文献。”科技快报

在未来,你什儿 新工具还可否 帮助艺术史学家对艺术品进行重建,以处理哪几种艺术珍品彻底恶化。在当当我们 都 最近的研究中,研究人员一次专注于一幅画,训练当当我们 都 的卷积神经网络有限的一键复制品数量。可是该模型也还可否 用来预测基于多量一键复制品的原始图画的样子。科技快报

此外,你什儿 技术目前通过分析视觉信息来工作。在当当我们 都 的下一个多多多 研究中,研究人员想研究同九时析视觉和阳学相关信息(类式墨水的组成及其降解率)是是不是还可否 增强模型的性能。科技快报