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PATCH : une méthode d'apprentissage profond pour évaluer l'hétérogénéité des pratiques artistiques dans les peintures historiques
Created by
Haebom
Auteur
Andrew Van Horn, Lauryn Smith, Mahamad Mahmoud, Michael McMaster, Clara Pinchbeck, Ina Martin, Andrew Lininger, Anthony Ingrisano, Adam Lowe, Carlos Bayod, Elizabeth Bolman, Kenneth Singer, Michael Hinczewski
Contour
Dans cet article, nous présentons une nouvelle méthode d'apprentissage automatique, PATCH (pairwise assignment training for classifying heterogeneity), permettant de comprendre le processus de production des peintures de la Renaissance et du début de l'ère moderne. PATCH est une méthode d'apprentissage non supervisé permettant d'identifier les méthodes de travail de chaque artiste sans données d'apprentissage externes. En appliquant cette méthode à deux tableaux du maître espagnol de la Renaissance, Le Greco, « Le Baptême du Christ » et « Paysage avec le Christ en croix », nous proposons une nouvelle interprétation du « Baptême du Christ », différente des études précédentes. De plus, cette étude fournit une mesure permettant d'analyser les œuvres d'art dans le temps et l'espace en mesurant leur hétérogénéité.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Nous présentons une nouvelle technique d’apprentissage automatique (PATCH) qui peut identifier le style de travail d’artistes individuels sans données de formation externes.
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Réexaminer les résultats de recherche existants et suggérer de nouvelles possibilités d'interprétation à travers l'analyse des œuvres d'El Greco.
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Fournit une nouvelle échelle pour mesurer l’hétérogénéité des œuvres d’art, suggérant la possibilité d’analyser les œuvres d’art à travers le temps et l’espace.
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L’analyse des coups de pinceau à un niveau microscopique suggère la possibilité de découvrir de nouvelles informations sur le processus créatif de l’artiste.
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Limitations:
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Actuellement applicable uniquement à deux œuvres d'El Greco, la généralisabilité aux œuvres d'artistes et d'époques différents doit être vérifiée.
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Des études de validation supplémentaires sont nécessaires sur les performances et la fiabilité de la méthode PATCH.
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Il existe des limites dues à l’insuffisance des données sur les œuvres analysées (absence de données d’exemple externes).
