Εφαρμογές συνελικτικών νευρωνικών δικτύων βαθιάς μάθησης σε έργα τέχνης του 14ου – 21ου αιώνα
Creators: name: Γαύρος, Ανδρέας Αθανασίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2021
Subjects: Μηχανική Μάθηση
Ταξινόμηση έργων τέχνης
Ανίχνευση συναισθήματος
Machine Learning
Classification of artworks
Sentiment analysis

description: Αντικείμενο της εργασίας αποτέλεσε η εφαρμογή μεθόδων μηχανικής μάθησης σε ζητήματα Τέχνης. Το εισαγωγικό κομμάτι της εργασίας αποτελείται από μία συνοπτική ανάλυση του κάθε ζωγραφικού είδους που εξετάστηκε. Τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα, η τεχνητή νοημοσύνη, η μηχανική μάθηση, τα δίκτυα βαθιάς μάθησης και οι τεχνικές που χρησιμοποιούνται στις συγκεκριμένες μεθόδους απασχόλησαν τη μεγαλύτερη έκταση του θεωρητικού μέρους της εργασίας, που έκλεισε με παρουσίαση της γλώσσας προγραμματισμού με την οποία δομήθηκαν οι κώδικες που αναπτύχθηκαν, καθώς και των βιβλιοθηκών που χρησιμοποιήθηκαν. Στο εισαγωγικό κομμάτι του πειραματικού μέρους, παρουσιάστηκε η βάση δεδομένων που χρησιμοποιήθηκε σε όλες τις εργασίες της μελέτης. Έπειτα, παρουσιάστηκε η μεθοδολογία που ακολουθήθηκε ώστε να πραγματοποιηθεί η διάκριση των έργων της βάση δεδομένων σε 14 διαφορετικά ζωγραφική είδη. Στη συνέχεια, αποδόθηκε η διαδικασία που εφαρμόστηκε για να προσδιοριστεί με μεθόδους μηχανικής μάθησης το συναίσθημα που γεννά η θέα ενός έργου τέχνης. Τέλος, παρουσιάστηκαν οι μέθοδοι μεταφοράς μάθησης, που εφαρμόστηκαν για να πραγματοποιηθεί η μεταφορά στυλ, από ένα πίνακα σε μία επιλεγμένη εικόνα. Στο κεφάλαιο των αποτελεσμάτων, παρουσιάζονται τα αποτελέσματα των τριών διαφορετικών εργασιών που πραγματοποιήθηκαν και γίνεται εκτενέστερη ανάλυση στα μοντέλα τα οποία παρουσίασαν τα καλύτερα αποτελέσματα συγκριτικά. Επίσης, παρουσιάζονται αρχικά ορισμένες απεικονίσεις των αναπαραστάσεων που δημιουργούνται από τα συνελικτικά δίκτυα. Για κάθε εργασία παρατίθενται σχετικά διαγράμματα απόδοσης και παρουσιάζονται στατιστικά στοιχεία σχετικά με την εργασία που αφορά το κομμάτι της ανίχνευσης συναισθήματος. Στο τελικό κομμάτι της εργασίας εξάγονται ορισμένα συμπεράσματα, βασισμένα στα αποτελέσματα των μεθόδων που εφαρμόστηκαν, γίνονται ορισμένες προτάσεις για μελλοντική έρευνα και πιθανές εφαρμογές των μεθόδων σε άλλα πεδία.
description: The object of this work was the application of machine learning methods in various matters of Art. The introductory part of the Thesis consists of a brief analysis of each painting style examined. Convolutional neural networks, artificial intelligence, machine learning, deep learning networks and techniques used in these methods occupied most of the theoretical part of the work, which closed with the presentation of the programming language which was used to develop the algorithms that were applied, as well as the API’s and programming libraries used. In the introductory part of the experimental chapter, the database used in all the works of the study was presented. Then, the applied methodology to distinguish the works of the database into 14 different paintings was presented. Then, the process applied to determine the emotion generated by the sight of a work of art, with machine learning methods, was presented. Finally, transfer learning methods applied to transfer the style from a work of art to a selected image were presented. In the results chapter, the results of the three different tasks performed were presented and a more detailed analysis of the most successful models, was presented. Also, visualizations of the representations created by the convolutional networks are given in the start of the chapter. For each task, relevant performance charts and statistics are provided, especially for the part of the Thesis that was related to the emotion recognition procedure. In the final part of this thesis, several conclusions based on the results of the methods applied are provided. Also, suggestions were made for future research and possible applications of the methods used in this essay, in other scientific fields were proposed.