Caractérisation du style des images d’art

Encadrants : 

Occurrences : 

2019

Nombre d'étudiants minimum: 

2

Nombre d'étudiants maximum: 

6

Nombre d'instances : 

1

Domaines: 

Les images naturelles (photographies de scènes quelconques) ont des traits particuliers et récurrents. En particulier, certaines statistiques sont remarquablement stables d’une image à l’autre. Un premier objectif de ce projet est de voir si les images d’art (peintures, estampes, dessins) créées de la main de l’homme, présentent les mêmes régularités statistiques. Un deuxième objectif sera de mettre à profit ces observations pour obtenir des informations sur le style artistique des images d'art (impressionnisme, réalisme, art abstrait, etc.).

 

Pour ce faire les étudiants pourront tout d’abord récupérer des images de différents styles artistiques (de l’ordre d’une centaine d’images pour chacun des groupes) afin d’explorer leur structure par l’intermédiaire de statistiques simples : distribution des couleurs, spectre des images, premiers moments (moyenne, variance, asymétrie, kurtosis, etc.) des réponses des images à des filtres. Pour ce dernier point, on pourra considérer plusieurs types de filtres :

  • Des filtres classiques de l'analyse d'images (détecteurs de contour en particulier)
  • Des filtres issus de réseaux de neurones artificiels entraînés sur des millions d’images pour réaliser de la classification d’images (deep learning).

 

Ce deuxième point (le recours aux réseaux de neurones) est optionnel et nécessitera un investissement important, en particulier d'un point de vue informatique.

On pourra s’intéresser à la manière dont les statistiques extraites permettent la classification des styles artistiques (réalisation d’un algorithme pour classifier des peintures selon des mouvements artistiques) ou encore selon le type de technique utilisée (différences entre peintures et dessins). On pourra pour ce faire mettre en œuvre des techniques simples de classification automatique.

L’étude des statistiques des images a de nombreuses autres applications telles que la restauration d’images ou bien la synthèse d’image.

Références :

Projet RASTA classification de style :

https://www.lamsade.dauphine.fr/~bnegrevergne/webpage/software/rasta/rasta-web/src/frontend/