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Vision01:24

Vision

59.4K
Vision is the result of light being detected and transduced into neural signals by the retina of the eye. This information is then further analyzed and interpreted by the brain. First, light enters the front of the eye and is focused by the cornea and lens onto the retina—a thin sheet of neural tissue lining the back of the eye. Because of refraction through the convex lens of the eye, images are projected onto the retina upside-down and reversed.
59.4K
Visual System01:26

Visual System

1.7K
Light enters the eye through the cornea, a transparent, dome-shaped surface covering the surface of the eyeball that helps to direct and focus incoming light. This light is then channeled toward the pupil, an adjustable opening whose size is controlled by the iris. The iris, a pigmented muscle, regulates the amount of light entering the eye by contracting or dilating the pupil, thereby ensuring optimal light levels for clear vision.
Once through the pupil, the light passes through the lens, a...
1.7K
Parallel Processing01:20

Parallel Processing

638
The brain processes sensory information rapidly due to parallel processing, which involves sending data across multiple neural pathways at the same time. This method allows the brain to manage various sensory qualities, such as shapes, colors, movements, and locations, all concurrently. For instance, when observing a forest landscape, the brain simultaneously processes the movement of leaves, the shapes of trees, the depth between them, and the various shades of green. This enables a quick and...
638
Gestalt Principles of Perception01:21

Gestalt Principles of Perception

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Gestalt principles provide a framework for understanding how humans perceive objects as unified wholes within their context. These principles are essential in explaining the cognitive processes that make sense of complex visual stimuli by organizing them into coherent groups. One fundamental principle is proximity, which posits that objects located close to each other are perceived as a collective group. For instance, when dots are positioned near one another, the visual system interprets them...
1.1K
Depth Perception and Spatial Vision01:15

Depth Perception and Spatial Vision

1.8K
Depth perception is the ability to perceive objects three-dimensionally. It relies on two types of cues: binocular and monocular. Binocular cues depend on the combination of images from both eyes and how the eyes work together. Since the eyes are in slightly different positions, each eye captures a slightly different image. This disparity between images, known as binocular disparity, helps the brain interpret depth. When the brain compares these images, it determines the distance to an object.
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Transformers de aprendizaje profundo basados en percepción visual para clasificar pinturas y fotografías mediante

Liu Yu1

  • 1School of Design and Fine Arts, Qingdao Huanghai University, Qingdao, 266555, Shandong, China. LiuYu6464632@163.com.

Scientific reports
|January 16, 2026
PubMed
Resumen

Los modelos de visión por computadora ahora pueden distinguir pinturas de fotos con un 95 % de precisión. El modelo Vision Transformer (ViT) se destaca en la identificación de características artísticas, ofreciendo una solución confiable para la clasificación automatizada de obras de arte.

Palabras clave:
reconocimiento de estilo artísticomecanismo de atenciónaprendizaje profundoextracción de característicaspinturas creadas por humanosclasificación de imágenesbloque transformadortransformer visualanálisis de arte visual

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Área de la Ciencia:

  • Visión por Computadora
  • Inteligencia Artificial
  • Análisis de Imágenes Digitales

Sus antecedentes:

  • La visión por computadora y el aprendizaje profundo se aplican cada vez más al análisis de imágenes digitales en diversos dominios, incluido el de las obras de arte.
  • El análisis de texturas, colores y patrones de iluminación tanto en imágenes artísticas como del mundo real es crucial para las tareas de clasificación de imágenes.

Objetivo del estudio:

  • Desarrollar y evaluar un modelo de aprendizaje profundo para clasificar imágenes como arte humano (pinturas) o fotografías capturadas.
  • Evaluar el rendimiento de la arquitectura Vision Transformer (ViT) frente a modelos establecidos como DenseNet, CNN y VGG19 para la clasificación de obras de arte.

Principales métodos:

  • Se utilizó la arquitectura Vision Transformer (ViT) para la clasificación de imágenes.
  • Se comparó ViT con DenseNet, Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y Visual Geometry Group (VGG19) en un conjunto de datos estándar.
  • Se empleó Grad-CAM para la interpretabilidad del modelo para identificar las características visuales clave que influyen en las decisiones de clasificación.

Principales resultados:

  • Se logró una precisión de clasificación del 95 % utilizando el modelo ViT, superando los métodos existentes en la literatura.
  • ViT demostró un rendimiento superior en la captura de características visuales complejas, incluidas variaciones de textura y detalles compositivos.
  • El análisis Grad-CAM confirmó la capacidad de ViT para identificar atributos artísticos significativos como pinceladas y gradientes de iluminación.

Conclusiones:

  • La arquitectura Vision Transformer (ViT) proporciona una solución altamente precisa y explicable para la clasificación automatizada de obras de arte.
  • La eficacia de ViT en el análisis de intrincadas características artísticas supera a los modelos de aprendizaje profundo tradicionales.
  • La combinación de alto rendimiento y transparencia hace de ViT una herramienta confiable para distinguir obras de arte de fotografías.