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技术帮助观察者了解标志性艺术品是如何创作的
来自宾夕法尼亚州立大学和拉夫堡大学的研究人员开发了一种图像分析方法，为印象派绘画的创作方式提供了新的见解，为专家和非专家提供了一种观察和解释艺术品制作的新方法。
来源:宾夕法尼亚州立大学宾夕法尼亚州大学公园 — 绘画通常由数千个细小的笔触组成，每个笔触都朝着某个方向，观众不容易观察到。来自宾夕法尼亚州立大学信息科学与技术学院 (IST) 和英国拉夫堡大学的跨学科研究团队开发了一种图像分析方法，有助于使绘画的底层笔触结构可见，从而为艺术家如何实际创作作品提供新的见解。
这种方法为专家和非专家提供了一种观察和解释艺术品制作的新方法。该研究最近发表在《模式》杂志上。
研究人员将艺术和数据科学联系起来，证明绘画风格可以量化和可视化为流动，将“手势”等难以捉摸的品质转化为可测量、可分析的数据。他们使用计算技术来检查印象派绘画中非常小的斑块，确定每个微小点的笔触方向，并将这些不同的方向连接起来，就像沿着流动的线条画线一样。这产生了一组“流线”，追踪艺术家的手和画笔如何在画布上移动。该研究还测量了笔触流动的特征——长度、曲率、方向——以便可以比较不同艺术家的风格。
“这项工作展示了计算机视觉和数据科学如何揭示绘画中人眼难以直接察觉的微妙结构模式，”共同通讯作者、IST 学院信息学与智能系统系特聘教授 James Wang 说道。 “我们的方法将隐藏的笔触信息转化为视觉表示，支持对艺术技巧和风格进行更深入的分析。”
宾夕法尼亚州立大学的研究人员得到了美国国家科学基金会的部分支持。