| _version_ |
1828461730882125824
|
| author |
Αργυριάδης, Χρήστος
|
| author2 |
Ζήσης, Δημήτριος
|
| author_facet |
Ζήσης, Δημήτριος
Αργυριάδης, Χρήστος
|
| author_sort |
Αργυριάδης, Χρήστος
|
| collection |
DSpace
|
| description |
In this thesis, we studied the problem of automated classification of style in artistic
paintings. Our aim was to design a system for the classification of paintings according to
artistic style, using machine learning algorithms.
From the field of machine learning we focused on artificial neural networks and we
explored different network architectures and training techniques, in order to find the most
suitable model for our problem. For the evaluation of the different models, we collected a
database of 24.000 digitalized artistic paintings, which we used to train and evaluate our
models in the task of style classification for 20 different styles.
Then we included the trained network in out system, in order to allow users to
classify the paintings of their choice. For the users’ interaction with the system, we designed
a web application.
|
| id |
oai:hellanicus.lib.aegean.gr:11610-20082
|
| institution |
Hellanicus
|
| language |
el_GR
|
| publishDate |
2020
|
| record_format |
dspace
|
| spelling |
oai:hellanicus.lib.aegean.gr:11610-200822025-03-07T12:41:55Z Υπολογιστικό σύστημα ταξινόμησης έργων ζωγραφικής με την χρήση τεχνητών νευρωνικών δικτύων Αργυριάδης, Χρήστος Ζήσης, Δημήτριος τεχνητά νευρωνικά δίκτυα μηχανική μάθηση σύστημα ταξινόμησης classification system neural networks Neural computers (URL: http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh87008041) Image processing (URL: http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85064446) Pattern recognition systems (URL: http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85098791) Painting--Classification In this thesis, we studied the problem of automated classification of style in artistic paintings. Our aim was to design a system for the classification of paintings according to artistic style, using machine learning algorithms. From the field of machine learning we focused on artificial neural networks and we explored different network architectures and training techniques, in order to find the most suitable model for our problem. For the evaluation of the different models, we collected a database of 24.000 digitalized artistic paintings, which we used to train and evaluate our models in the task of style classification for 20 different styles. Then we included the trained network in out system, in order to allow users to classify the paintings of their choice. For the users’ interaction with the system, we designed a web application. Στην παρούσα διπλωματική ασχοληθήκαμε με το πρόβλημα της αυτοματοποιημένης ταξινόμησης του καλλιτεχνικού ύφους σε πίνακες ζωγραφικής. Στόχος της εργασίας ήταν η σχεδίαση ενός συστήματος για την ταξινόμηση πινάκων ζωγραφικής σύμφωνα με το ύφος που ανήκουν, με την χρήση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης. Από αλγορίθμους μηχανικής μάθησης για την ταξινόμηση των πινάκων μελετήσαμε τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα και ερευνήσαμε ένα σύνολο διαφορετικών αρχιτεκτονικών δικτύων και τεχνικών εκπαίδευσης, ώστε να βρούμε το κατάλληλο μοντέλο για το πρόβλημα μας. Για την αξιολόγηση των μοντέλων, συγκεντρώσαμε ένα σύνολο δεδομένων με 24.000 ψηφιοποιημένους πίνακες ζωγραφικής, το οποίο χρησιμοποιήσαμε για να εκπαιδεύσουμε και να αξιολογήσουμε τα μοντέλα στην ταξινόμηση ανάμεσα σε 20 διαφορετικά καλλιτεχνικά ύφη. Στη συνέχεια εντάξαμε το εκπαιδευμένο μοντέλο που πέτυχε την μεγαλύτερη ακρίβεια στην ταξινόμηση , στο σύστημα μας, προκειμένου να δώσουμε την δυνατότητα στους χρήστες να χρησιμοποιούν το μοντέλο σε πίνακες τις επιλογής τους. Για την αλληλεπίδραση των χρηστών με το σύστημα σχεδιάσαμε μια διαδικτυακή εφαρμογή. 2020-03-06T12:01:21Z 2020-03-06T12:01:21Z 2018-10-10 http://hdl.handle.net/11610/20082 el_GR Default License 94 σ. application/pdf Σύρος
|
| spellingShingle |
τεχνητά νευρωνικά δίκτυα
μηχανική μάθηση
σύστημα ταξινόμησης
classification system
neural networks
Neural computers (URL: http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh87008041)
Image processing (URL: http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85064446)
Pattern recognition systems (URL: http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85098791)
Painting--Classification
Αργυριάδης, Χρήστος
Υπολογιστικό σύστημα ταξινόμησης έργων ζωγραφικής με την χρήση τεχνητών νευρωνικών δικτύων
|
| title |
Υπολογιστικό σύστημα ταξινόμησης έργων ζωγραφικής με την χρήση τεχνητών νευρωνικών δικτύων
|
| title_full |
Υπολογιστικό σύστημα ταξινόμησης έργων ζωγραφικής με την χρήση τεχνητών νευρωνικών δικτύων
|
| title_fullStr |
Υπολογιστικό σύστημα ταξινόμησης έργων ζωγραφικής με την χρήση τεχνητών νευρωνικών δικτύων
|
| title_full_unstemmed |
Υπολογιστικό σύστημα ταξινόμησης έργων ζωγραφικής με την χρήση τεχνητών νευρωνικών δικτύων
|
| title_short |
Υπολογιστικό σύστημα ταξινόμησης έργων ζωγραφικής με την χρήση τεχνητών νευρωνικών δικτύων
|
| title_sort |
υπολογιστικό σύστημα ταξινόμησης έργων ζωγραφικής με την χρήση τεχνητών νευρωνικών δικτύων
|
| topic |
τεχνητά νευρωνικά δίκτυα
μηχανική μάθηση
σύστημα ταξινόμησης
classification system
neural networks
Neural computers (URL: http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh87008041)
Image processing (URL: http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85064446)
Pattern recognition systems (URL: http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85098791)
Painting--Classification
|
| url |
http://hdl.handle.net/11610/20082
|
| work_keys_str_mv |
AT argyriadēschrēstos ypologistikosystēmataxinomēsēsergōnzōgraphikēsmetēnchrēsētechnētōnneurōnikōndiktyōn
|