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    ニューラルネットワーク、本物の絵と贋作を100%判別可能に

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    米ラトガース大学とオランダの絵画修復・研究アトリエの研究チームが、本物の絵と複製品を判別するアルゴリズムを開発した。論文のプレプリントがプレプリントサーバ「Arxiv.org」に掲載された。

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    ニューラルネットワークの学習にはピカソやマチス、モディリアーニといった有名な画家の絵300作が用いられた。アルゴリズムは絵を80以上のストロークに分解し、作家のストロークとの相似性を見つけた。

    2つの絵画判別メソッドが開発された。第1のアルゴリズムはストロークの形状や太さ、長さといった個々の特徴に分解し、第2のアルゴリズムは再帰型ニューラルネットワークの特性を用いて各画家に特徴的なストロークを見つける。

    テストでは2つの方法を組み合わせることで80%の精度で作者を特定することに成功した。また、100%の精度でコピーと本物の絵を見分けることができた。確かに、作品数は少なく、5人の作家が作ったピカソやマチス、シーレの贋作は83個に過ぎないが。現在、印象派や19世紀のその他の画家の絵に対する効果を試す予定だ。

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