Проект по автоматическому выявлению, анализу и атрибуции английских сатирических гравюр XVIII–XIX веков из коллекции Эрмитажа методами компьютерного зрения и машинного обучения

Автоматизация визуального анализа ускоряет атрибуцию, сравнение и каталогизацию гравюр, заменяя трудоёмкую ручную работу. Коллекция Эрмитажа (около 8000 гравюр) сопоставляется с базой Британского музея (более 26 000 изображений), чтобы найти уникальные экземпляры, не представленные в британском собрании.

Конечная цель проекта – подготовка черновых материалов для полного («зеленого») каталога эрмитажной коллекции карикатур, в котором особое внимание должно быть уделено гравюрам, не описанным в каталоге Британского музея.

Проект включает создание двух продуктов: внутренней базы данных для сотрудников Эрмитажа и публичного сайта, содержащего карикатуры, дублеты которых есть в коллекции Британского музея. На данном этапе завершена первая часть проекта.

>700 уникальных гравюр найдено в Эрмитаже

>20,000 персонажей размечено

>40,000 гравюр в работе

>20 лет экономии работы искусствоведа

В настоящее время ведётся разработка публичной части проекта и оптимизация серверной инфраструктуры, включая улучшение сборки и тестирования

Инструмент для поиска ​визуальных аналогий ​археологических ​находок и создания ​карты их ​распространения в ​культурны.

Загружайте фотографии или текстовые описания археологических артефактов, уточните поисковый запрос, указав материал, тип предмета или ключевые слова. В нашей базе собраны находки из Санкт-Петербурга XVIII–XX веков, и мы постоянно ее пополняем.

‍

Инструмент улучшения ​изображений ​архивных документов ​и распознавания ​текста, как ​машинописного, так и ​рукописного.

‍

Проект направлен
на изучение психоэмоциональных состояний художников через анализ их произведений и текстов с помощью машинного обучения. С помощью ИИ мы хотим исследовать, как внутренние переживания художников — их эмоции, страхи и психические состояния — отражаются в картинах и письмах. Алгоритмы будут анализировать такие параметры, как цветовая палитра, стиль мазков, композиция, содержание текстов, что позволит глубже понять личность и состояние художника на разных этапах его жизни и творчества.

Алгоритмы очистки и ​разделения ​рентгенографических ​снимков для ​обнаружения скрытых ​слоев в живописных ​полотнах.

‍