Recognition of Paintings Using Color Data Analysis

Authors

  • Otgonsuvd Badrakh Institute of Mathematics and Digital Technology, Mongolian Academy of Sciences, Ulaanbaatar 13330, Mongolia https://orcid.org/0000-0002-5379-1630
  • Garmaa Dangaasuren 1Institute of Mathematics and Digital Technology, Mongolian Academy of Sciences, Ulaanbaatar 13330, Mongolia
  • Nergui Baasan Institute of Mathematics and Digital Technology, Mongolian Academy of Sciences, Ulaanbaatar 13330, Mongolia
  • Galbaatar Tuvdendorj Institute of Physics and Technology, Mongolian Academy of Sciences, Ulaanbaatar 13330, Mongolia

DOI:

https://doi.org/10.5564/jimdt.v4i1.2660

Keywords:

Color measurement, data analysis, statistical test

Abstract

Color technology and color measurement will be allow encode the color of a painting, which is a tangible cultural heritage, and create a color database based on the color measurement  values. When move the painting from the premises to international and domestic exhibitions, we can compare to the previous color measurement value and last color measurement value by color data  processing of painting using the color database, data analysis and machine learning to verify the  original image intended. The aim of this work was to implement a method of recognizing paintings using a data analysis and machine learning methods based on color data. Data analysis methods such as spectral curve testing, distribution testing, hypothesis testing, T, F, Z testing, and ANOVA testing were tested and the results need to be confirmed by further measurements. 

Уран Зургийг Өнгөний Өгөгдөлд Дүн Шинжилгээ Хийн Таних нь   

Хураангуй: Өнгөний технологи буюу өнгөний хэмжилт хийж соёлын биет өв болох уран  зургийн өнгийг кодлох боломжтой бөгөөд тухайн өнгөний хэмжилтийн утгуудаар өнгөний мэдээллийн сан үүсгэнэ. Уран зурагт өнгөний хэмжилт хийн өнгөний тархалтын  загвар боловсруулснаар тухайн өнгөний мэдээллийн сангаа ашиглан уран зургийг олон  улс болон дотоодын үзэсгэлэнд явуулах хэлбэрээр байрнаас хөдөлгөх зэрэгт дахин хэмжилт хийж өмнөх хэмжилтийн утгатай харьцуулан өнгөний өгөгдлийн боловсруулалт  хийх, өгөгдлийн дүн шинжилгээ хийх аргаар тухайн эх зураг мөн эсэхийг шалгах зорилготой. Бид Уран зургийн галерейн түүх соёлын хосгүй үнэт 5 бүтээл дээр өнгөний  хэмжилтүүд хийн өнгөний мэдээллийн сан бий болгосон бөгөөд энэхүү ажлаар жишээ  болгон хэд хэдэн зураг дээр хийсэн хэмжилтээр туршилт шинжилгээ хийсэн. Энэхүү  ажлаар өнгөний өгөгдөлд суурилан өгөгдлийн шинжилгээний хэд хэдэн анализын аргаар уран зургийг таних арга зүй нэвтрүүлэхээр зориж туршилтууд хийж үр дүн гаргав.  Спектрийн муруйн аргаар шалгах, Тархалтаар нь харьцуулж шалгах, Таамаглал шалгах  Т, F, Z шинжүүрээр шалгах, ANOVA шинжүүрээр шалгах зэрэг өгөгдлийн анализын аргуудыг туршсан бөгөөд цаашид давтан хэмжилтээр үр дүнгүүдээ бататгах шаардлагатай  юм. 

Түлхүүр үгс: Өнгөний хэмжилт, өгөгдлийн шинжилгээ, статистик шалгуур 

Abstract
72
PDF 135

References

R. S. Berns, “Principles of Color Technology,” New York, John Wiley & Sons, 2000.

K. Nassau, “Color for Science, Art and Technology,” Netherland, Elsevier, 2006.

“User Manual of X-rite i1 Pro Colorimeter,” China, Trademark of X-rite, 2017.

G. Ramanathan, “Understanding Tristimulus Values: Taking the Guesswork Out of Color Measurement Instrumentation,” hunterlab.com, 2015.

Ч. Авдай, Д. Энхтуяа, “Судалгаа шинжилгээний ажил гүйцэтгэх арга зүй,” Улаанбаатар, 2015.

F. M. Dekking, C. Kraaikamp, H. P. Lopuhaa, and L.E. Meester, “A Modern Introduction to Probability and Statistics,” Springer, ISBN: 978-1-85233-896-1, 2013.

S. Brandt, “Data Analysis Statistical and Computational Methods for Scientists and Engineers,”Springer, ISBN: 978-3-319-03761-5, 2014, doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-03762-2.

Монгол улсын хууль, “Соёлын өвийг хамгаалах тухай хууль,” 2014.

R. Nixon, “Learning PHP, MySQL, JavaScript, CSS & HTML5: A Step-by-Step Guide to Creating Dynamic Websites,” 2009.

W. S. Mokrzycki, and M. Tatol, “Colour difference △E - A survey,” Machine Graphic & Vision, 2012.

Downloads

Published

2022-12-26

How to Cite

Badrakh, O., Dangaasuren, G., Baasan, N., & Tuvdendorj, G. (2022). Recognition of Paintings Using Color Data Analysis. Journal of Institute of Mathematics and Digital Technology, 4(1), 47–53. https://doi.org/10.5564/jimdt.v4i1.2660

Issue

Section

Articles