[논문 리뷰] The Artists who Forged Themselves: Detecting Creativity in Art

Milan Rajković, Miloš Milovanović|arXiv (Cornell University)|2015. 06. 14.

Aesthetic Perception and Analysis참고 문헌 25인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 파인 아트 창작성을 파인만의 파편적 특징을 기반으로 한 통계적 복잡도를 사용하여 자가조직화 과정으로 모델링함으로써, 원본에 대한 사전 지식 없이도 그림의 예술적 창작성을 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 웨이블릿 계수 간의 인과적 의존성 분석을 통해, 마그리트의 작품에서 색상 패치 간 일관된 결과를 얻었으며, 이는 원본 작품이 자가조직화 과정의 결과임을 확인한다.

ABSTRACT

Creativity and the understanding of cognitive processes involved in the creative process are relevant to all of human activities. Comprehension of creativity in the arts is of special interest due to the involvement of many scientific and non scientific disciplines. Using digital representation of paintings, we show that creative process in painting art may be objectively recognized within the mathematical framework of self organization, a process characteristic of nonlinear dynamic systems and occurring in natural and social sciences. Unlike the artist identification process or the recognition of forgery, which presupposes the knowledge of the original work, our method requires no prior knowledge on the originality of the work of art. The original paintings are recognized as realizations of the creative process which, in general, is shown to correspond to self-organization of texture features which determine the aesthetic complexity of the painting. The method consists of the wavelet based statistical digital image processing and the measure of statistical complexity which represents the minimal (average) information necessary for optimal prediction. The statistical complexity is based on the properly defined causal states with optimal predictive properties. Two different time concepts related to the works of art are introduced: the internal time and the artistic time. The internal time of the artwork is determined by the span of causal dependencies between wavelet coefficients while the artistic time refers to the internal time during which complexity increases where complexity refers to compositional, aesthetic and structural arrangement of texture features. The method is illustrated by recognizing the original paintings from the copies made by the artists themselves, including the works of the famous surrealist painter René Magritte.

연구 동기 및 목표

• 작가의 소속이나 원본 여부에 관계없이, 예술적 창작성을 자가조직화 과정으로 객관적으로 탐지하는 것.
• 디지털 이미지 표현에서 통계적 복잡도를 측정하여 원본 창작 작품을 식별할 수 있는 프레임워크를 구축하는 것.
• 인과적 의존성과 증가하는 복잡도와 연결된 내부 시간과 예술적 시간이라는 두 가지 시간 개념을 도입하는 것.
• 원본 작품이 동일한 예술가에 의해 복제된 경우에도, 다양한 색상 영역 간 일관된 자가조직 패턴을 보임을 보여주는 것.
• 학습 데이터셋, 브러시 스토크 모델, 또는 거리 측정 기준이 필요 없는 방법을 제공함으로써 창작성 탐지의 일반화 가능성을 확보하는 것.

제안 방법

• 디지털 그림의 다중 척도에서 텍스처 특징을 분석하기 위해 웨이블릿 분해(예: 하르, 도브체비에스, 코프레트)를 사용한다.
• 최적의 예측 성질을 가진 인과 상태 기반의 통계적 복잡도 측정법을 적용하여 자가조직화를 정량화한다.
• 내부 시간을 웨이블릿 계수 간의 인과적 의존성 범위로 정의하여 이미지 내 시간적 구조를 반영한다.
• 복잡도가 증가하는 기간을 예술적 시간으로 정의하며, 이는 구성적 및 미학적 조직과 대응한다.
• 다양한 색상 채널(빨강, 초록, 파랑)에서 512×512 픽셀 크기의 이미지 패치 전체에 걸쳐 복잡도를 계산하여 일관성을 평가한다.
• 원본 그림와 자기 제작 복제본을 비교하여, 창작성의 지표로 복잡도를 사용함으로써 자가조직 패턴의 차이를 탐지한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 원본에 대한 사전 지식 없이도 디지털 그림에서 예술적 창작성을 자가조직화 과정으로 객관적으로 탐지할 수 있는가?
• RQ2 인과적 의존성과 증가하는 복잡도를 통해 정의된 내부 시간과 예술적 시간은 그림의 미학적 및 구조적 조직과 어떻게 관련되는가?
• RQ3 동일한 그림 내 다양한 색상 영역에서 텍스처 특징의 통계적 복잡도가 어느 정도 일관성 있는가?
• RQ4 매우 정확한 복제본이라도, 자가조직화 지수로 원본 작품과 복제본을 구별할 수 있는가?
• RQ5 다양한 웨이블릿 가족(예: 하르, db2, sym3)과 색상 채널 간에도 이 방법이 강인한가?

주요 결과

• 통계적 복잡도 기반 자가조직화 지수는 마그리트의 그림에서 512×512 픽셀 패치 간에 뚜렷한 일관성을 보이며, 주된 색상(파랑, 초록, 빨강)에 관계없이 일관되게 유지된다.
• 『눈물의 맛 1 및 2』라는 그림에서 파랑 및 초록 패치의 전역 복잡도 값은 다양한 웨이블릿 가족에서 안정적이며, 0.188에서 0.323의 범위를 가진다.
• 시각적 차이가 미미한 경우에도, 자가조직 패턴의 편차를 탐지함으로써 이 방법은 원본 작품과 자기 제작 복제본을 성공적으로 구분한다.
• 학습 데이터셋, 복잡한 웨이블릿 변환, 또는 텍스처와 브러시 스토크를 위한 별도의 모델이 필요 없어, 구현이 단순해진다.
• 색상 패치 간 결과의 일관성은 마그리트가 자신의 작품을 재현할 때 의도적이고 자가조직화된 기법을 사용했을 가능성을 시사하며, 이는 초현실주의적 실천과 일치한다.
• 원본 여부에 대한 사전 지식 없이도 창작성 탐지가 가능하므로, 알려지지 않았거나 논란이 있는 예술 작품에 적용 가능하다.