Sanat eserlerinin yapay sinir ağları ile özgünlük tespiti ve ayrıştırılması

Son yıllarda bilgisayar teknolojileri alanındaki gelişmeler Dalgacık Dönüşümü, YSA olarak da adlandırılan Yapay Sinir Ağları ve DVM olarak adlandırılan Destek Vektör Makineleri 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 zeka 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 istatistiki 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.