用工作站鑒別畫作 是噱頭還是真實(shí)？
藝術(shù)是人類創(chuàng)造力的結(jié)晶，如果說有一天計算機(jī)（例如工作站）也可以鑒別畫作，你信嗎？ 用計算機(jī)鑒別畫作，是噱頭還是真實(shí)？
相似圖片鑒賞（來自jobbole.com）
一般來講，鑒別藝術(shù)作品的優(yōu)劣極端復(fù)雜，審視一副畫作時，藝術(shù)專家通常會判斷它所屬的類型、流派、作者和時代。藝術(shù)歷史學(xué)家更為深入，他們會尋找畫家間的影響和聯(lián)系，這項(xiàng)工作更為棘手。 因此，使用計算機(jī)去鑒別畫作，尋找它們之間的聯(lián)系，乍聽起來似乎是天方夜譚。然而，在新澤西州的羅格斯大學(xué)，Bahak Saleh和pals已經(jīng)完成了這項(xiàng)艱巨的工作。他們所使用的方法的核心，是一項(xiàng)由新罕布什爾州的達(dá)特茅斯學(xué)院和英國劍橋微軟研究所開發(fā)的新技術(shù)，這項(xiàng)技術(shù)能夠根據(jù)畫作包含的視覺概念對其進(jìn)行分類。這些概念被稱之為“classemes”，它包含了幾乎所有的東西，從小的物質(zhì)描述如鴨子、飛盤、人、獨(dú)輪手推車到顏色變化再到高層面描述如死尸、水體、路面等等。
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Salah和他的團(tuán)隊將這種方法應(yīng)用在1700多幅畫作上，這些畫作經(jīng)由66個畫家，包含13種風(fēng)格，總的來說，這些畫家跨越了從15世紀(jì)早期到20世紀(jì)末期的時長。
無獨(dú)有偶，美國羅倫斯科技大學(xué)的計算機(jī)科學(xué)家利奧爾·沙米爾（Lior Shamir）的研究也認(rèn)為，計算機(jī)同樣也能用來鑒賞藝術(shù)，并且在某些情況下，它甚至能看出人類鑒定家所忽略的藝術(shù)家之間的聯(lián)系。
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沙米爾用電腦程序分析了9位畫家的57幅畫，包括西班牙畫家薩爾瓦多·達(dá)利（Salvador Dalí）、意大利畫家喬治·德·基里科（Giorgio de Chirico）、德國畫家馬克斯·恩斯特（Max Ernst）、俄裔法國畫家瓦西里·康定斯基（Vasily Kandinsky）、法國畫家克洛德·莫奈（Claude Monet）、美國畫家杰克遜·玻洛克（Jackson Pollock）、法國畫家皮埃爾·奧古斯特·雷諾（Pierre-Auguste Renoir）、俄裔美國畫家馬克·羅斯科（Mark Rothko）和荷蘭畫家文森特·梵高（Vincent van Gogh）。
電腦將圖像分解為了若干個所謂的“數(shù)字描述符”，這些描述符可以定量圖像的紋理和顏色、畫布邊緣的統(tǒng)計分布、特殊形狀類型的分布、畫中個別點(diǎn)的顏色亮度以及畫中類似分形模式的屬性（分形是指在不同尺度上重復(fù)產(chǎn)生類似形狀的特征，比如雪花的棱邊）
基于相似的原理。圖像搜索一般由算法實(shí)現(xiàn)，一般是三個步驟：
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1. 將目標(biāo)圖片進(jìn)行特征提取，描述圖像的算法很多，用的比較多的是：SIFT描述子，指紋算法函數(shù)，bundling features算法，hash function(散列函數(shù))等。也可以根據(jù)不同的圖像，設(shè)計不同的算法，比如圖像局部N階矩的方法提取圖像特征。
2. 將圖像特征信息進(jìn)行編碼，并將海量圖像編碼做查找表。對于目標(biāo)圖像，可以對分辨率較大的圖像進(jìn)行降采樣，減少運(yùn)算量后在進(jìn)行圖像特征提取和編碼處理。
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3. 相似度匹配運(yùn)算：利用目標(biāo)圖像的編碼值，在圖像搜索引擎中的圖像數(shù)據(jù)庫進(jìn)行全局或是局部的相似度計算；根據(jù)所需要的魯棒性，設(shè)定閾值，然后將相似度高的圖片預(yù)保留下來；最后應(yīng)該還有一步篩選最佳匹配圖片，這個應(yīng)該還是用到特征檢測算法。
其中每個步驟都有很多算法研究，圍繞數(shù)學(xué)，統(tǒng)計學(xué)，圖像編碼，信號處理等理論進(jìn)行研究。
雖然近年來技術(shù)發(fā)展迅速，但是計算機(jī)終究不是人，它只能根據(jù)捕捉到圖片里特殊的、明顯的部分比如紋理、顏色和圖形，然后與后臺會對比Images庫里數(shù)億張照片，猜出最接近的圖片呈現(xiàn)出來。論及更高層次的審美感受，更是暫時只有人類自己才具備的
