ИНДЕКСАЦИЯ ЦВЕТОВЫХ СОЧЕТАНИЙ УЗОРОВ РУССКОГО ДЕКОРАТИВНО-ПРИКЛАДНОГО ИСКУССТВА

Г. И. Борзунов

А. В. Фирсов

А. Н. Новиков

Георгий Иванович Борзунов — доктор технических наук, профессор, Российский государственный университет им. А. Н. Косыгина, ул. Садовническая, д. 33, стр. 1, 117997 г. Москва, Россия. E-mail: borzunov_g@mail.ru 

Андрей Валентинович Фирсов — доктор технических наук, профессор, Российский государственный университет им. А. Н. Косыгина, ул. Садовническая, д. 33, стр. 1, 117997 г. Москва, Россия. E-mail: firsov_a_v@mail.ru

Александр Николаевич Новиков — доктор технических наук, профессор, Российский государственный университет им. А. Н. Косыгина, ул. Садовническая, д. 33, стр. 1, 117997 г. Москва, Россия. E-mail: a_n_novikov@mail.ru 

Искусствоведение

2018

Т. 50

С. 284–300

15.05.2018

28.12.2018

7.017.412 +745.04

85.125+85.12

В данной работе впервые выполнена индексация цветовых сочетаний узоров прялок, которые представляли собой выборки из музейного фонда РГУ им. А. Н. Косыгина. Показана эффективность предложенного метода индексации: все различные по цветовым контрастам изображения получили различные индексы, т. е. различные по значениям характеристические векторы. Анализ указанных характеристических векторов позволил определить особенности распределения цветовых контрастов в индексируемых изображениях, а также выделить наиболее характерные цветовые сочетания, для узоров прялок. Проведенный вычислительный эксперимент показал, данный метод индексации цветных изображений может использоваться для автоматизированной классификации больших по объему коллекций таких важных для искусствоведческих исследований цветных изображений как узоры прялок. Кроме того, данный метод индексации цветовых сочетаний может служить основой содержательного поиска узоров прялок на основе распознавания цветовых контрастов.

коллекции изображений, узоры прялок, автоматическая классификация, содержательный поиск изображений, детекторы опорных точек, дескрипторы опорных точек, цветовые контрасты.

1 Adobe color CC. URL: https://color.adobe.com/ru/create/color-wheel (дата обращения: 12.11.2017).

2 Emotient — приложения для Google Glass, распознающее эмоции // T-human. URL: http://t-human.com/journal/emotient-prilozheniya-dlya-google-glass-raspoznayushhee-emocii/ (дата обращения: 12.11.2017).

3 Ghazi Dr., Qaryouti M. et al. A Novel Method for Color Image Recognition // International Journal of Computer Science and Mobile Computing. 2016. No 11. Vol. 5. Pp. 57–64.

4 GNU Image Manipulation Program. User Manual // Gimp. URL: https://docs.gimp.org/2.8/ru/ (дата обращения: 12.11.2017).

5 Joutou T., Yanai K. A food image recognition system with multiple kernel learning // IEEE International Conference on Image Processing. 7–10 Nov 2009. P. 285–288. DOI: 10.1109/ICIP.2009.5413400.

6 Parker J. R. Algorithms for Image Processing and Computer Vision, Second Edition. Indianapolis: Wiley Publishing, Inc., 2012. 506 p.

7 Аблоухов С. И., Егупов Р. Д., Лобов Д. В. Детектирование стволов деревьев на основе алгоритмов библиотеки OpenCV // Инновационная наука. 2016. № 5. С. 9–12.

8 Алгоритмические основы растровой машинной графики / Иванов Д. В., Карпов А. С. и др. М.: Интернет-Университет Информационных Технологий,
БИНОМ, Лаборатория знаний, 2010. 283 с.

9 Байгарова Н. С., Бухштаб Ю. А., Евтеева Н. Н. и др. Некоторые подходы к организации содержательного поиска изображений и видеоинформации URL: http://www.keldysh.ru/papers/2002/prep78/prep2002_78.html (дата обращения: 12.11.2017)

10 Борзунов Г. И., Бесчастнов Н. П., Стор И. Н. Индексация изображения по цветовым сочетаниям // Дизайн и технологии. 2017. № 62 (104). С. 34–40.

11 Борзунов Г. И., Моисеев К. А., Новиков А. Н. Использование графа соседства цветов для распознавания линейных элементов в текстильных узорах // Известия высших учебных заведений. Технология текстильной промышленности. 2012. № 2. С. 142–146.

12 Борзунов Г. И., Моисеев К. А., Новиков А. Н. Использование графа соседства цветов для распознавания цветных клеток в текстильных узорах // Известия вузов. Технология текстильной промышленности. 2013. № 1. С. 144–147.

13 Захаров Р. К. Методы повышения качества изображений в задачах распознавания // Современные научные исследования и инновации. 2012. № 8 URL: http://web.snauka.ru/issues/2012/08/16488 (дата обращения: 29.09.2017).

14 Иттен Й. Искусство цвета / пер. с нем. Л. Монахова. M.: Д. Аронов, 2007. 96 с.

15 Миронова Л. Н. Цветоведение. Минск: Высшая школа, 1984. 286 с.

16 Слепынина Л. Ю. Прялка в традиционной культуре: мифопоэтика и типология (на материалах Костромской губернии): автореф. дис. … канд. культурологии. Киров: Изд-во ВГГУ, 2007. 18 с. 

17 Снетков В. Ю., Шугарова Л. Н. Модели и принципы цветовой гармонии // Вестник МЭИ. Радиоэлектроника. 2010. № 3. С. 132–135.

18 Хоанг Нгок Фан, Спицын В. Г. Алгоритмы для классификации отпечатков пальцев на основе применения фильтра Габора, вейвлет-преобразования и многослойной нейронной сети // Известия Томского политехнического университета. 2012. Т. 320, № 5. С. 60–64.

19 Яндекс поиск картинок и фотографий. URL: http:\\images.yandex.ru (дата обращения: 12.11.2017).

Скачать