站長(zhǎng)資訊網(wǎng)9月20日，據(jù)外媒報(bào)道，荷蘭代爾夫特理工大學(xué)的研究人員發(fā)表在施普林格《機(jī)器視覺(jué)與應(yīng)用》上的一項(xiàng)新研究指出，開(kāi)發(fā)了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的模型來(lái)重建隨著時(shí)間推移而惡化的圖形，他們使用了這個(gè)模型成功重建了文森特·梵高的一些由于墨水褪色毀掉的繪畫(huà)作品。
代爾夫特理工大學(xué)簡(jiǎn)·范德盧比(Jan van der Lubbe)和他的同事研究使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)退化的繪畫(huà)進(jìn)行像素級(jí)重建。
研究人員通過(guò)畫(huà)家梵高的畫(huà)作復(fù)制品來(lái)訓(xùn)練他們基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型。事實(shí)上，梵高的一些水墨畫(huà)在過(guò)去的一個(gè)世紀(jì)里已經(jīng)嚴(yán)重惡化，藝術(shù)史學(xué)家經(jīng)常試圖復(fù)制它們。
范德魯比說(shuō)：“我們研究的主要目標(biāo)之一是，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)方法，綜合對(duì)所用顏色及其隨時(shí)間變色的深入研究結(jié)果，預(yù)測(cè)紙上藝術(shù)品的原始、過(guò)去和未來(lái)外觀。這可能有助于設(shè)想例如梵高的一幅畫(huà)在創(chuàng)作時(shí)的樣子。”
范德魯比和他的同事設(shè)計(jì)的方法結(jié)合了多分辨率圖像分析技術(shù)和深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，以像素為單位預(yù)測(cè)繪畫(huà)的過(guò)去外形。這就像人腦中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以通過(guò)分析大量數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練完成特定任務(wù)。
在他們的研究中，研究人員專門訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在紙上數(shù)字化地重建褪色的梵高畫(huà)作。該算法是在一個(gè)數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的，該數(shù)據(jù)集包含上個(gè)世紀(jì)不同時(shí)期制作的不同質(zhì)量的原始圖形的復(fù)制品。
該研究除了揭示過(guò)去的繪畫(huà)面貌外，還可以幫助藝術(shù)史學(xué)家確定適當(dāng)?shù)乃囆g(shù)品保護(hù)和修復(fù)策略，以及保護(hù)和展示藝術(shù)品的有效做法。
研究人員在一系列實(shí)驗(yàn)中評(píng)估了他們的模型，發(fā)現(xiàn)它取得了顯著的結(jié)果。他們的發(fā)現(xiàn)強(qiáng)調(diào)了使用機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)退化的圖像、文檔和藝術(shù)品進(jìn)行預(yù)測(cè)性重建的可行性。盡管研究人員專門用他們的模型來(lái)重建梵高的畫(huà)，但它也可以應(yīng)用于其他惡化的紙質(zhì)藝術(shù)品或19世紀(jì)的手稿。
范德盧布說(shuō)：“我們?cè)阼蟾呃L畫(huà)的數(shù)字重建方面取得了比目前使用其他方法更好的效果。當(dāng)然，梵高只是一個(gè)測(cè)試或例子。我們的技術(shù)也可以延伸到其他藝術(shù)家的繪畫(huà)、素描和舊文獻(xiàn)。”
在未來(lái)，這種新工具可以幫助藝術(shù)史學(xué)家對(duì)藝術(shù)品進(jìn)行重建，以避免這些藝術(shù)珍品徹底惡化。在他們最近的研究中，研究人員一次專注于一幅畫(huà)，訓(xùn)練他們的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有限的復(fù)制品數(shù)量。并且該模型也可以用來(lái)預(yù)測(cè)基于大量復(fù)制品的原始圖畫(huà)的樣子。
此外，這種技術(shù)目前通過(guò)分析視覺(jué)信息來(lái)工作。在他們的下一個(gè)研究中，研究人員想研究同時(shí)分析視覺(jué)和化學(xué)相關(guān)信息(例如墨水的組成及其降解率)是否可以增強(qiáng)模型的性能。
