title: Automatic style detection of fine-art paintings
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Костыряченко Кирилл Максимович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Шамсутдинова Лилия Рашидовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Shamsutdinova Liliia
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Должиков Василий Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Dolzhikov Vasilii Vlаdimirovich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:34:49Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:34:49Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.lang: -
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 016372
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/11646
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе была реализована система для автоматического распознавания стиля картин. Цель состояла в исследовании возможностей автоматического определения стиля. Для достижения поставленной задачи были реализованы алгоритмы по извлечению различных низкоуровневых (GIST, PHOG, SIFT, SSIM) и высокоуровневых (Classemes, PiCoDes) характеристик. Путем анализа векторов характеристик, были выделены наиболее значимые. Для распознавания стиля были применены алгоритмы классификации и построена нейронная сеть. Было предложено использовать сочетание характеристик разного уровня. Система была апробирована на более чем 70.000 картинах, принадлежащих 5 современным стилям живописи. В результате наибольшая точность определения стиля составила 72%, что превосходит наилучшую заявленную, на момент написания работы, точность равную 60%.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This thesis presents a system for automatic style detection of fine-art paintings. The goal was to investigate various approaches to detecting the style. In order to achieve this goal several algorithms were implemented for low-level feature extraction (GIST, PHOG, SIFT, SSIM) and high-level (Classemes, PiCoDes). The most valuable features were identified by analyzing characteristics. To recognize the style, classification algorithms were applied and a neural network was built. Was suggested to use a combination of characteristics of different levels. The system was tested on more than 70,000 paintings belonging to 5 modern styles. As a result, the maximum accuracy was 72%, which exceeds the state-of-the-art accuracy of 60%.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.lang: -
metadata.name: dc.subject
metadata.value: автоматическое распознавание стиля картин
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: низкоуровневые характеристики
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: алгоритмы извлечения характеристик изображения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: automatic style detection of fine-art paintings
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: low-level features
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: feature extraction algorithms
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Automatic style detection of fine-art paintings
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Автоматическое распознавание стилевой принадлежности картин
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Diplom_magistratura_22_05_2017.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11646/1/Diplom_magistratura_22_05_2017.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,88 MB
resources.filename: reviewSV_OTZYVSH.doc
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11646/2/reviewSV_OTZYVSH.doc
resources.format: Microsoft Word
resources.description: ReviewSV
resources.size: 40 kB
resources.filename: reviewSV_REview.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11646/3/reviewSV_REview.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 833,07 kB
resources.filename: reviewSV_Recenziya.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11646/5/reviewSV_Recenziya.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 1,4 MB
resources.filename: reviewSV_stt01643_Kostyryachenko_Kirill_Maksimovich_(reviewer)(En).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11646/6/reviewSV_stt01643_Kostyryachenko_Kirill_Maksimovich_%28reviewer%29%28En%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 2,34 kB
resources.filename: reviewSV_stt01643_Kostyryachenko_Kirill_Maksimovich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11646/7/reviewSV_stt01643_Kostyryachenko_Kirill_Maksimovich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 4,62 kB