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　　按照藝術(shù)家和風(fēng)格對繪畫進(jìn)行分類，對人類還是有些難度的；而在不同的藝術(shù)家和風(fēng)格之間明確相互的聯(lián)系難度則更大。因此，如果讓機(jī)器來做這項(xiàng)工作肯定是不可能完成的，但真是如此嗎？

　　在學(xué)術(shù)研究中，有少數(shù)幾個(gè)領(lǐng)域目前還沒有受到計(jì)算機(jī)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的影響，其中之一就是藝術(shù)史。即便是最先進(jìn)的算法，要分析作者，繪畫的內(nèi)容和風(fēng)格也幾乎是不可能的。
　　
　　但是，隨著近幾年機(jī)器學(xué)習(xí)方法的發(fā)展（比如深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），這個(gè)問題似乎正在有所改變。因?yàn)榫驮谧罱�短短幾年時(shí)間里，計(jì)算機(jī)科學(xué)家們已經(jīng)開發(fā)出了能夠匹配人類，有時(shí)甚至能超越人類的各種模式識(shí)別任務(wù)算法。
　　
　　這是哪個(gè)流派的畫？問問算法吧
　　
　　Babak Saleh和Ahmed Elgammal來自新澤西羅格斯大學(xué)，他們讓這一技術(shù)變成現(xiàn)實(shí)。這兩個(gè)人使用了最新的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，訓(xùn)練算法精確識(shí)別繪畫屬性，包括藝術(shù)家和作品風(fēng)格，這種技術(shù)之前從未被實(shí)現(xiàn)過。
　　
　　更重要的是，該技術(shù)可以在整體繪畫風(fēng)格上，識(shí)別藝術(shù)家之間的聯(lián)系，很多藝術(shù)歷史學(xué)家通常需要花很多年時(shí)間才能理解。
　　　　
　　Saleh和Elgammal最先創(chuàng)建了一個(gè)圖像數(shù)據(jù)庫，其中包括了跨越15個(gè)世紀(jì)，超過1000名藝術(shù)家的8萬多幅繪畫作品。這些繪畫覆蓋了27種不同的風(fēng)格，每種風(fēng)格內(nèi)包括1500多副繪畫實(shí)例。研究人員還對作品體裁進(jìn)行了分類，包括室內(nèi)，城市風(fēng)光，自然風(fēng)景等。
　　
　　之后，研究人員會(huì)設(shè)置圖像子集，然后利用該子集去訓(xùn)練不同類型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法識(shí)別指定的畫作特點(diǎn)，其中包括一些普通的、級別較低的特點(diǎn)，比如畫作的總體色彩；之后則會(huì)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)更高級別的特點(diǎn)，比如畫作中所描繪的物體（像馬、十字架）。最終，機(jī)器學(xué)習(xí)可以用400種不同的維度實(shí)現(xiàn)畫作的矢量描繪。
　　
　　接下來，研究人員會(huì)讓機(jī)器去識(shí)別一幅它從未見過的繪畫作品，結(jié)果令人印象深刻，機(jī)器可以準(zhǔn)確識(shí)別出藝術(shù)家，準(zhǔn)確率高達(dá)60%，要知道人工識(shí)別的準(zhǔn)確率也不過45%。但最重要的是，機(jī)器學(xué)習(xí)方法提供了一種解決方案，可以更加深入的了解藝術(shù)品特點(diǎn)，這些是人類難以做到的。