MITの研究者が開発した新しいシステムが作品間の微妙な類似点を発見
MosAIcを使用するには、ユーザーはダウンロードしますそこに画像があり、アルゴリズムは同様の芸術作品を見つけます。一例では、MosAIcは、フランシスコ・デ・スルバランの「聖セラピオンの殉教」とヤン・アセリンの「おびえた白鳥」を結び付けました。研究者たちは、2人の芸術家が会ったことはなく、対応していなかったと説明しましたが、モデルは2つの作品の根底にあるいくつかのプロットを見つけることができました。
MosAIc の開発で特に困難だったのは、だけでなく、色やスタイルの類似性だけでなく、芸術作品の主題も同様です。研究者らは美術史家がすでに気づいていた深いつながりのネットワークを研究し、アルゴリズムはある芸術作品が他の芸術作品とどのように結びついているのかの論理を研究した。
研究者たちはまた、新しい構造を使用しました画像検索データ-KNNツリー。画像を組み合わせてツリーのような構造にします。ある画像と別の画像の最も近い一致を見つけるために、アルゴリズムはリンクのトランクから開始し、次に最も近い遠近法の分岐に従います。したがって、データ構造はそれ自体で改善されます。
科学者たちは、自分たちの成長が人文科学、社会科学、医学など、他の分野でも役立ちます。 「これらの領域は、私たちの方法では処理されたことのない情報が豊富です。それらは、科学者と単に興味を持っている人々の両方にとってインスピレーションの源になることができます。」
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