Open Access Open Access  Restricted Access Subscription Access

AUTOMATED SYSTEM FOR EVALUATING 2D-IMAGE COMPOSITIONAL CHARACTERISTICS: CONFIGURING THE MATHEMATICAL MODEL

Al Akkad M.A., Gazimzyanov F.F.

Abstract


The paper is devoted to the development of an automated system for evaluating the compositional characteristics of a 2D image. It presents a special genetic algorithm designed to customize the mathematical model described in the previous paper by the authors - «Automated system for evaluating 2D-image compositional characteristics: mathematical model». The whole system is based on the research of R. Arnheim, the first paper of the cycle is devoted to the description of the general concept - «Automated system for evaluating 2D-image compositional characteristics: concept». A review of methods potentially suitable for solving the problem is given, the selected method is justified, the adaptation of the selected method to the specifics of a specific task is given. A mathematical model adapted to work with the existing mathematical model using the new method is presented. The structure of the training sample, the special aspects of data collection are described. Data analysis and sorting is performed using the developed genetic algorithm by code reuse; the choice of method is justified. The obtained results are analyzed, visualization of the compositional parameters of simple scenes is presented for different groups of respondents identified during data sorting and analysis. The similarity with the results obtained and demonstrated by R. Arnheim in his book without the use of information and automated methods are demonstrated. Results of the research are presented.

Keywords


Arnheim; analysis; images; composition; characteristics; aesthetics; automation; gene; algorithm

Full Text

Galleys

PDF (Русский)
References References

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.




DOI: http://dx.doi.org/10.22213/2410-9304-2019-1-26-33

Article Metrics

Metrics Loading ...

Metrics powered by PLOS ALM

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2019 Аль Аккад М.А., Газимзянов Ф.Ф.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

ISSN 1813-7911