Хотите дальше читать devby? 📝
Support us

Искусственный интеллект научили определять поддельные картины

Оставить комментарий
Искусственный интеллект научили определять поддельные картины

Специалисты университета Ратгерс (Нью-Джерси) и голландского Ателье по реставрации и исследованию живописи разработали основанную на искусственном интеллекте систему обнаружения фальшивок, сообщает Technology Review.

Читать далее

Иллюстрация: annamae22 / DeviantArt

Алгоритм разбил 300 графических работ Пикассо, Матисса, Модильяни и других известных художников на 80 тысяч индивидуальных штрихов. Затем в дело вступила рекуррентная нейронная сеть, которая «выучила» особенности каждого художника для их корректной идентификации.

Дополнительно исследователи обучили алгоритм машинного обучения находить отличительные черты, характерные для техники конкретных художников. Комбинация этих методов позволила эффективно определять авторство работ и обнаруживать подделки. Кроме этого, второй метод позволяет понять принципы «принятия решений» первого. Это может помочь во внедрении современных технологий в достаточно консервативный мир искусства.

Сегодня система правильно называет автора картины в 80 процентах случаев. А точные копии известных ей картин распознаёт в каждом случае.

Технику можно применять только для тех работ, на которых видны штрихи и мазки. Один из авторов работы профессор Ахмед Эльгаммал рассказал, что исследователи планируют протестировать метод на работах импрессионистов и другом искусстве 19 века с очевидными мазками.

Помогаете devby = помогаете ИТ-комьюнити.

Засапортить сейчас.

Читайте также
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
Пока 20% топ-менеджеров утверждают, что машинное обучение является существенной частью их бизнеса, неудивительно, что стоимость мирового рынка машинного обучения, по некоторым оценкам, достигнет $117 млрд к концу 2027 года. Мы перевели материал Udacity о семи самых обсуждаемых тенденциях в машинном обучении в 2022 году.
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
3 комментария

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.