|
|
Forenzní metoda rozpoznávání originality uměleckých děl s pomocí multispektrální analýzy
Lánský, David ; Mezina, Anzhelika (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Odhalování falzifikátů je zásadní pro ochranu trhu s uměním a zachování autentičnosti uměleckých děl. Tato práce se věnuje detekci falzifikátů, a to s využitím konvolučních neuronových sítí (CNN). Hlavním cílem bylo vyvinout pokročilé metody, které jsou schopné identifikovat anomálie v malbách za účelem potvrzení pravosti či prokázání falzifikátu. V rámci tohoto výzkumu byly aplikovány architektury U-net a techniky binární sémantické segmentace, které výrazně zpřesňují relevanci detekovaných oblastí. Hlavním přínosem práce je 112 modelů čtyř různých architektur U-net a U-net++, které metodou binární sémantické segmentace efektivně zdůrazňují anomálie. Modely byly natrénovány na souboru obrazů s jejich synteticky vytvořenými rentgenovými snímky a uměle generovanými anomáliemi. Modely jsou tímto způsobem schopné detekovat olovnaté skvrny, hřebíky, vrstvy skrytých maleb, defekty, zatímco zároveň dokáží ignorovat nevýznamné prvky, jako jsou rámy obrazů a přeexponované rentgenové snímky. Testování modelů probíhalo ve dvou fázích. V první fázi byly hodnoceny pomocí metriky IoU na množině 400 synteticky generovaných dat, kde v nejlepších případech dosahovaly až 83,5 % IoU. V druhé fázi byly hodnoceny subjektivním způsobem na obrazech se skutečnými rentgeny a přirozenými anomáliemi. Tento přístup kombinuje tradiční rentgenové techniky s moderním počítačovým viděním, čímž odhaluje odchylky, které by mohly být přehlédnuty při standardní vizuální inspekci. Tímto přínosným spojením technologií práce otevírá nové možnosti pro ochranu uměleckých sbírek a poskytuje solidní základ pro další výzkum v oblasti detekce falzifikátů uměleckých děl pomocí umělé inteligence.
|
host ::
RSS.