1 / 11

Klasifikacija likovne umjetnosti prema žanrovima

Konferencija SU2010 4.1.2011., Fakultet elektrotehnike i računarstva. Klasifikacija likovne umjetnosti prema žanrovima. Autori: Mateja Čuljak Karlo Jež Stjepan Hađić Bruno Mikuš. Uvod. Kako to čovjek radi Odabrani žanrovi Značajke (i uloga filtara) Skup podataka Klasifikacija

mira-sparks
Download Presentation

Klasifikacija likovne umjetnosti prema žanrovima

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Konferencija SU2010 4.1.2011., Fakultet elektrotehnike i računarstva Klasifikacija likovne umjetnosti prema žanrovima Autori: Mateja Čuljak Karlo Jež Stjepan Hađić Bruno Mikuš

  2. Uvod • Kako to čovjek radi • Odabrani žanrovi • Značajke (i uloga filtara) • Skup podataka • Klasifikacija • Pregled rezultata

  3. Kako to čovjek radi Jean-Baptiste-Siméon Chardin

  4. Odabrani žanrovi Impresionizam Fovizam Naivna umjetnost Realizam Kubizam Poentilizam

  5. Filtri (veličina)

  6. Značajke (Histogrami)

  7. Skup podataka • Google i Artlex • Šumovi: • Dimenzije • Kvaliteta • Krivi žanr • Preklapanja žanrova • Greške kompresije i vodeni žigovi

  8. Klasifikacija • Weka: • Umjetna neuronska mreža (ANN) • Nasumična šuma (random forest) • Stroj s potpornim vektorima uz korištenje sekvencijalne minimalne optimizacije (SMO) • K - najbližih susjeda (k-nn) • Tablica odluke (decision table)

  9. Pregled rezultata • RandomForest, DecisionTable i k-NN imaju problem prevelike dimenzionalnosti • Srodni radovi 68.3%, 91% i 49.8% nad manje žanrova

  10. Zaključak • Značajke na temelju boje i teksture • Značajke iz teksture postižu bolje rezultate • Baza podataka i odabrani žanrovi diktiraju uspješnost • Radom je postignuta učinkovita klasifikacija

  11. Hvala!! Uz dva pitanja: Mogu li računalni sustavi biti kritičari umjetnosti? A mogu li stvoriti umjetnost?

More Related