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Yabovip首页-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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Yabovip首页_据9月20日外电报道,荷兰代尔夫茨理工大学研究人员发表在斯普林格《机器视觉与应用于》上的一项新研究显示,开发了基于卷积神经网络(CNN)的模型,恢复了随着时间的推移而好转的图形。文森特梵高的墨水使一些发黄的画成功地用这个模型恢复了。

技术快报代尔夫茨理工大学简范德卢比(Jan van der Lubbe)和他的同事们研究了机器学习技术发达的绘画的像素级恢复。技术快报研究人员通过画家梵高的绘画复制品训练了基于卷积神经网络的模型。事实上,梵高的一些水墨画在过去的一个世纪里有相当的好转,艺术史学家经常试图复制它们。

科技快报潘德鲁比表示:“我们研究的主要目标之一是通过机器学习方法,综合对使用的颜色和时间变色的深入研究结果,预测纸质艺术品的完整性、过去和未来的面貌。”可以帮助想象梵高的画创作时的样子。

“技术高速panderuby和他的同事设计的方法将多分辨率图像分析技术与深度卷积神经网络技术相结合,以像素为单位预测了图片的过去形状。这与人脑中的神经网络相似,可以分析大量数据,训练它们完成特定任务。科技快报在他们的研究中专门训练卷积神经网络,对纸上黄了的梵高的画进行数字化修复。

该算法是在包含上个世纪不同时期制作的多种质量的整个图形的复制品的数据集上教育的。科学技术快讯这项研究除了说明过去的绘画面貌外,还可以帮助艺术史学家确认必要的艺术品维护及维修战略,并确认保护和展示艺术品的有效方法。

科技快报研究人员在一系列实验中评估了他们的模型,找到了它,并取得了明显的结果。他们的发现特别强调机器学习发育的图像、文件和艺术品的预测性恢复的可能性。研究人员专门使用模型来修复梵高的画,但也可以应用于其他好转的纸质艺术品或19世纪的手稿。

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科技快报范德卢布表示:“我们在梵高绘画的数字恢复方面取得了比目前其他方法更好的效果。”当然,梵高只是一个测试或例子。

我们的技术可以延伸到其他艺术家的绘画、素描和现有文献。”科技快报在未来将通过这个新工具,让艺术史学家修复艺术品,防止这些艺术品完全好转。(威廉莎士比亚、温斯顿)在最近的研究中,研究人员一次集中在一幅画上,训练卷积神经网络的有限复制品数量。

此外,该模型还可以用于预测基于大量复制品的整个图片的形状。除了科技快报外,该技术目前还在分析视觉信息工作。在他们的下一项研究中,研究人员想研究同时分析视觉和化学相关信息(例如墨水构成和水解率)是否能提高模型的性能。

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