АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ОЦЕНКИ КОМПОЗИЦИОННЫХ ХАРАКТЕРИСТИК 2D-ИЗОБРАЖЕНИЯ: НАСТРОЙКА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ
DOI:
https://doi.org/10.22213/2410-9304-2019-1-26-33Ключевые слова:
Арнхейм, анализ, изображения, композиция, характеристики, эстетика, автоматизация, ген, алгоритмАннотация
Статья посвящена разработке автоматизированной системы оценки композиционных характеристик 2D-изображения. Представлен специальный генетический алгоритм, разработанный для настройки математической модели, описанной в предыдущей статье авторов «Автоматизированная система оценки композиционных характеристик 2D-изображения: математическая модель». Вся система основывается на исследованиях Р. Арнхейма, описании общей концепции посвящена первая статья цикла «Автоматизированная система оценки композиционных характеристик 2D-изображения: концепция». Проводится обзор методов, потенциально пригодных для решения поставленной задачи, обосновывается выбранный метод, приводится адаптация выбранного метода к особенностям конкретной задачи. Приведена математическая модель, адаптированная для работы с существующей математической моделью при помощи нового метода. Описывается структура обучающей выборки, особенности сбора данных. Анализ данных и сортировка производится при помощи разработанного генетического алгоритма с переиспользованием кода, выбор метода обосновывается. Анализируются полученные результаты, представлена визуализация композиционных параметров простых сцен, для разных групп опрашиваемых, выявленных при сортировке и анализе данных. Демонстрируется схожесть с результатами, полученными и продемонстрированными Р. Арнхеймом в своей книге без использования информационных и автоматизированных методов. Представляются результаты исследования.Библиографические ссылки
Аль Аккад М. Айман, Газимзянов Ф. Ф. Автоматизированная система оценки композиционных характеристик 2D-изображения: концепция // Вестник ИжГТУ имени М. Т. Калашникова. 2017. Т. 20, № 2. С. 160-162. DOI 10.22213/2413-1172-2017-2-160-162.
Аль Аккад М. Айман, Газимзянов Ф. Ф. Автоматизированная система оценки композиционных характеристик 2D-изображения: математическая модель // Интеллектуальные системы в производстве. 2017. Т. 15, № 2. С. 105-108. DOI: 10.22213/2410-9304-2017-2-105-108.
Арнхейм Р. Искусство и визуальное восприятие. Благовещенск : БГК им. И. А. Бодуэна де Куртене, 2000. 392 с.
Линник Ю. В. Метод наименьших квадратов и основы математико-статистической теории обработки наблюдений. 2-е изд., испр. и доп. М. : Математическая теория, 1962. 349 с.
Акулич И. Л. Математическое программирование в примерах и задачах. М. : Высш. шк. 1986. С. 298-311.
Коробейников А. В. Программирование нейронных сетей. Ижевск : Ижевский государственный технический университет, 2012. 14 с.
Li C. and Chen T. Aesthetic Visual Quality Assessment of Paintings. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, 2009, vol. 3, is. 2, pp. 236-252.
Akima H.A. New Method of Interpolation and Smooth Curve Fitting Based. Journal of the ACM (JACM), 1970, pp. 589-602.
Wilhelmstötter F. Jenetics library user's manual. Jenetics, 2017. Available at: http://jenetics.io/manual/ manual-3.8.0.pdf (accessed 19.06.17).
Докинз Р. Эгоистичный ген / пер. с англ. Н. Фоминой. М. : Corpus, 2013. 506 с.
Приемы объектно-ориентированного проектирования. Паттерны проектирования / Э. Гамма, Р. Хелм, Р. Джонсон, Д. Влиссидес ; пер. с англ. СПб. : Питер, 2016. 89 с.
Позняк Э. Г., Шишкин Е. В. Дифференциальная геометрия: первое знакомство. М. : Изд-во МГУ, 1990. 382 с.