用工作站鉴别画作 是噱头还是真实？
艺术是人类创造力的结晶，如果说有一天计算机（例如工作站）也可以鉴别画作，你信吗？ 用计算机鉴别画作，是噱头还是真实？
相似图片鉴赏（来自jobbole.com）
一般来讲，鉴别艺术作品的优劣极端复杂，审视一副画作时，艺术专家通常会判断它所属的类型、流派、作者和时代。艺术历史学家更为深入，他们会寻找画家间的影响和联系，这项工作更为棘手。 因此，使用计算机去鉴别画作，寻找它们之间的联系，乍听起来似乎是天方夜谭。然而，在新泽西州的罗格斯大学，Bahak Saleh和pals已经完成了这项艰巨的工作。他们所使用的方法的核心，是一项由新罕布什尔州的达特茅斯学院和英国剑桥微软研究所开发的新技术，这项技术能够根据画作包含的视觉概念对其进行分类。这些概念被称之为“classemes”，它包含了几乎所有的东西，从小的物质描述如鸭子、飞盘、人、独轮手推车到颜色变化再到高层面描述如死尸、水体、路面等等。
相似图片鉴赏（来自jobbole.com）
Salah和他的团队将这种方法应用在1700多幅画作上，这些画作经由66个画家，包含13种风格，总的来说，这些画家跨越了从15世纪早期到20世纪末期的时长。
无独有偶，美国罗伦斯科技大学的计算机科学家利奥尔·沙米尔（Lior Shamir）的研究也认为，计算机同样也能用来鉴赏艺术，并且在某些情况下，它甚至能看出人类鉴定家所忽略的艺术家之间的联系。
相似图片鉴赏（来自jobbole.com）
沙米尔用电脑程序分析了9位画家的57幅画，包括西班牙画家萨尔瓦多·达利（Salvador Dalí）、意大利画家乔治·德·基里科（Giorgio de Chirico）、德国画家马克斯·恩斯特（Max Ernst）、俄裔法国画家瓦西里·康定斯基（Vasily Kandinsky）、法国画家克洛德·莫奈（Claude Monet）、美国画家杰克逊·玻洛克（Jackson Pollock）、法国画家皮埃尔·奥古斯特·雷诺（Pierre-Auguste Renoir）、俄裔美国画家马克·罗斯科（Mark Rothko）和荷兰画家文森特·梵高（Vincent van Gogh）。
电脑将图像分解为了若干个所谓的“数字描述符”，这些描述符可以定量图像的纹理和颜色、画布边缘的统计分布、特殊形状类型的分布、画中个别点的颜色亮度以及画中类似分形模式的属性（分形是指在不同尺度上重复产生类似形状的特征，比如雪花的棱边）
基于相似的原理。图像搜索一般由算法实现，一般是三个步骤：
相似图片（来自bjzqw.com）
1. 将目标图片进行特征提取，描述图像的算法很多，用的比较多的是：SIFT描述子，指纹算法函数，bundling features算法，hash function(散列函数)等。也可以根据不同的图像，设计不同的算法，比如图像局部N阶矩的方法提取图像特征。
2. 将图像特征信息进行编码，并将海量图像编码做查找表。对于目标图像，可以对分辨率较大的图像进行降采样，减少运算量后在进行图像特征提取和编码处理。
相似图片（来自热图网）
3. 相似度匹配运算：利用目标图像的编码值，在图像搜索引擎中的图像数据库进行全局或是局部的相似度计算；根据所需要的鲁棒性，设定阈值，然后将相似度高的图片预保留下来；最后应该还有一步筛选最佳匹配图片，这个应该还是用到特征检测算法。
其中每个步骤都有很多算法研究，围绕数学，统计学，图像编码，信号处理等理论进行研究。
虽然近年来技术发展迅速，但是计算机终究不是人，它只能根据捕捉到图片里特殊的、明显的部分比如纹理、颜色和图形，然后与后台会对比Images库里数亿张照片，猜出最接近的图片呈现出来。论及更高层次的审美感受，更是暂时只有人类自己才具备的
