Sanat eserlerinin yapay sinir ağları ile özgünlük tespiti ve ayrıştırılması
Authentication and separation of art works with using artificial neural network
Yazar: BAYBORA TEMEL
Danışman: PROF. DR. BÜNYAMİN ÖZGÜLTEKİN
Marmara Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Güzel Sanatlar Eğitimi Ana Bilim Dalı / Resim-İş Öğretmenliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2009
Konu: Güzel Sanatlar = Fine Arts ; Sanat Tarihi = Art History
Dizin: Dalga dönüşümü = Wave transformation ; Orjinallik = Originality ; Resimler = Pictures ; Resimler = Pictures ; Sahtecilik = Falsification ; Sanat eserleri = Artistic works ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Özgünlük = Originality

Özet:
Son yıllarda bilgisayar teknolojileri alanındaki gelişmeler Dalgacık Dönüşümü (Wavelet), YSA olarak da adlandırılan Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks) ve DVM olarak adlandırılan Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machine) gibi akıllı sistemlerin farklı disiplinlerde yoğun olarak kullanılmasına olanak sağlamıştır. Jeofizik, tıp ve bio-medikal gibi birçok alanda kullanılan akıllı sistemler, yüksek oranda başarılı sonuçlar vermektedirler. Bu araştırmada ise Dalgacık Dönüşümü ile YSA ve Dalgacık Dönüşümü ile DVM uygulamaları sanat eserlerinin özgünlük tespitinde ve ayrıştırılmasında kullanılmış, böylelikle resimlerin ayırt edilmesinde daha nesnel ve tatmin edici sonuçlar alınması hedeflenmiştir.Bu tezde, sanat eserlerinin özgünlük tespiti ve ayırt edilmesi probleminin çözümü için, iki aşamalı yol izlenmiştir. Buna göre; ilk aşamada aynı dönem sanatçıların eserlerinin birbirlerinden ayırt edilmesi hedeflenmiş ve bu bağlamda Pablo Picasso ile Georges Braque'ın eserleri ayrıştırmaya veri olarak kullanılmıştır. Aynı dönemde yaşamış sanatçıların eserlerinin birbirlerinden ayırt edilmesi için Picasso ve Braque'ın eserlerinin tercih edilmesinin sebebi ise, bu iki sanatçının kübik dönem eserlerinin renk, ışık, doku, konu ve kompozisyon bakımından neredeyse ayırt edilemeyecek düzeyde birbirlerine çok benzemeleridir. Bu aşamada elde edilen sonuçlar, özgün-sahte eser ayrıştırmasına da veri oluşturacağından, önem arz etmektedir.Tezin ikinci aşamasında ise sanat tarihinden önemli bir usta sanatçının özgün sanat eserlerinin farklı ressamlar tarafından yapılmış sahtelerinden ayırt edilmesi hedeflenmiştir. Bu problemin çözümünde ise Matisse'in özgün eserleri ile farklı ressamlar tarafından yapılmış sahtelerinden yararlanılmıştır. Bilindiği gibi Matisse, en fazla sahtesi üretilen sanatçılardan birisidir ve bu yönü ile çalışmanın uygulanabilmesi açısından iyi bir veri olma niteliği taşımaktadır.Tezin her iki aşamasında da ayırt edilebilmeleri için eserlere dalgacık-YSA ve dalgacık-DVM bileşkeleri uygulanmıştır. Dalgacık Dönüşümü, iki boyutlu görüntü işlemede kullanılan, görüntüleri asgari kayıpla özniteliklerine ayıran bir çeşit çağdaş uygulamadır. Sanat eserlerinin dijital görüntülerine dalgacık uygulanmasının en önemli nedeni bu görüntülerin YSA ve DVM'lere veri oluşturamayacak kadar yüksek çözünürlüklü ve ebatlı olmalarıdır. Bu nedenle, görüntülerin dalgacık ile özniteliklerinin çıkarılması gerekmektedir. İki boyutlu görüntülere dalgacık uygulaması yapılmadığı durumlarda, sınıflandırma işlemi hem çok uzun sürmekte hem de sistem hata vermektedir.Dalgacık ile öznitelik çıkarma uygulamasında, tüm resimlerin ortalama, asgari, azami, değişken ve standart sapma gibi toplam 5 değeri, tahmini değer, dikey, yatay ve çapraz gibi toplam 4 dalgacık katsayıları birlikte hesaplanmıştır. Dalgacık Dönüşümü yardımıyla, her resim için, elde edilen bu 20 vektör YSA ve DVM'lere giriş olarak kullanılmıştır.YSA basit biyolojik sinir sisteminin benzeri, yapay sinirlerden oluşan bir ağ olarak tanımlanabilir. Bunun insan beynindeki sinir sistemi simüle edilerek hazırlanmış bir tür yapay zekâ olduğu da söylenebilir. YSA'lar giriş verileri ile eğitilebilir ve bu eğitimleri doğrultusunda istenilen sonuca yönelik tahminler yapabilme özelliğine sahiptirler. Buna göre YSA'ların eğitim ve test aşamaları mevcuttur. Özellikle iki boyutlu görüntü işlemede, dalgacık ve ardından YSA'nın kullanımı farklı birçok disiplinde başarılı sonuçlar vermiştir.DVM ise, YSA gibi istatistikî metotlarla, örüntü tanıma ve bu örüntüleri ayırt edebilme kapasitesine sahip bir tür akıllı sistemdir. DVM, YSA'lardan farklı olarak sınıflandırmadaki riskleri en aza indirgeyecek şekilde tasarlanmıştır. DVM, iki veya daha üzeri boyutlu görüntülerin en uygun şekilde ikili sınıflandırılabilmeleri için tasarlanmıştır. Böylelikle, negatif ve pozitif türünde iki türlü verinin yüksek başarı oranıyla ayrıştırılmaları mümkün olmaktadır.Bu uygulamalar doğrultusunda şu sonuçlar elde edilmiştir; Picasso ve Braque eserleri dalgacık-YSA bileşkesi kullanılarak %77 başarı oranı, dalgacık-DVM bileşkesi kullanılarak ise %70 başarı oranı ile ayırt edilmiştir. Özgün Matisse eserlerinin sahtelerinden ayırt edilmesinin hedeflendiği diğer uygulamada ise dalgacık-YSA bileşkesi %90 başarı oranı yakalarken, dalgacık-DVM bileşkesi, %93 başarı oranı ile özgün-sahte ayrımı gerçekleştirmiştir. Picasso ve Braque'ın kimi Kübist resimlerinin dairesel formlarda olması, ayrıştırmadaki başarı oranlarını etkilemiş gözükmektedir. Çünkü dairesel kısım dışında yer alan satıh da akıllı sistemlerce resmin bir parçası olarak değerlendirilmektedir.

Abstract:
In recent years, with the latest developments in computer technology intelligent systems which are being widely used in different fields such as geophysics, medicine and bio-medical have recently successfully high results. In this research, wavelets-ANN (Artificial Neural Networks) and wavelets-SVM (Support Vector Machine) processes have been used in the authentication and separation of masterpieces. Thus, achieving more objective and satisfactory results are targeted.In this thesis, in order to solve the problems of the authentication and separation of masterpieces, two methods have been applied. According to these two methods, firstly the separation of the masterpieces of the same period artist have been given priority and this context, the works of Pablo Picasso and Georges Braque have been used as data for the separation process.In order to separate the works of the same period artist, Picasso and Braque?s works have been especially chosen. The reason for this choice is the fact that the cubic period works of these artists are almost identical in features such as colors, light, texture, theme and composition. During this process, gained results are primarily important in that it provides data for the separation between the authentic and fake works.In the second stage of the thesis, separation between authentic works of a master artist of the art history and his fakes which have been painted by different painters is aimed at. In solving this problem, Matisse?s authentic works and his fakes have been used. As is widely known, Matisse is one of the painters whose works have been faked most and this aspect of his works have great value in the application of this thesis.In both stages of the thesis that wavelets-ANN and wavelets-SVM combinations have been applied. Wavelets transform is a contemporary process which is used in 2D image processing and extraction of important properties of image while reducing input parameters with minimum loss of information. The most important reason for the application of wavelets to digital images of masterpieces is ANN and SVM?s inability of producing high resolution and the fact that they are very big in size. Therefore, the feature extraction of images by applied wavelets is required. In the event that this application is not carried out, the classification process takes a long time and this leads an occurrence of a system error.During the extraction process by using wavelets, five values (mean, minimum, maximum, variance and standard deviation) are calculated with four wavelets coefficients (estimated value, vertical, horizontal and diagonal). Through wavelet transform, for each painting obtained twenty vectors have been used as an input for ANN and SVM.ANN can be described as a network which is composed of artificial neurons similar to simple biological nerve system. ANN can also be defined as artificial intelligence which is created by simulating the operation of the nerve system of human brain. ANN can be trained with input data and owing to this training, ANN can estimate outputs values.Using ANN after wavelet transform has achieved success in many different disciplines. As far as SVM is concerned, it is an intelligent system which has a capacity of recognition and separation of patterns. SVM, unlike ANN, is designed to minimize the risks in classification. SVM is also designed for the optimum efficiency of dual classification. Thus two kinds of negative and positive types of data is possible to be separated with a high success rate.In accordance with these applications, the fallowing results have been obtained; Picasso and Braque?s works have been separated with the success rate of 77% using wavelets-ANN and 70% using wavelets-SVM. In another process which is aimed at separating the authentic works of Matisse from fake Matisse, a success rate of 90% by using wavelets-ANN and 93% by using wavelets-SVM has been achieved.