计算美学前沿速递:用信息论“重新发现”风景画艺术史
2020-10-25 07:56:52
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来源:郭瑞东、刘培源 集智俱乐部

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导语

美术研究中的一个核心问题是,不同年代和流派的绘画作品,在组织架构上,是否有着相似之处?2020年10月发表在美国国家科学院院刊PNAS的论文中,研究者通过信息论和网络分析,对来自61个国家,1476名画家总计14912幅西方风景画的研究,证实了该假说。

论文题目:

Dissecting landscape art history with information theory

论文地址:

https://www.pnas.org/content/early/2020/10/06/2011927117#sec-5

理解艺术表现形式和设计原则怎样随着时间演变,是艺术史、美学和文化研究的核心问题。

以绘画为例,绘画在人类表达中扮演重要角色,绘画艺术的演变,伴随着与习俗、社会互动、历史进程的复杂相互作用。我们可以从艺术家的代表作品中捕获到宏大叙事,但难以客观评价。由于数据缺乏,以及定性分析在艺术史中长期占统治地位,人们对绘画艺术始终缺少定量的理解。这就引发出问题——绘画中是否存在超越文化和时间的设计原则?这些原则是怎样演变的?

在视觉艺术中,艺术家通过一些隐藏变量的相互作用来决定艺术作品的主要特征。在传统的艺术分析中,用线条、形状、色调、纹理等形式主义的概念,来归纳艺术家创作时的变量,但这样的归纳并不完美。一系列定量分析方法,包括网络分析和信息提取等,正在进入艺术评鉴领域,名曰“计算美学”或“信息美学”的新领域正在形成。

近期,由韩国和爱沙尼亚研究者组成的团队,把风景画作为研究切入口。从西方文艺复兴到当代艺术,风景画占据着重要的地位,近500年来积累了大量风景画作品,而近年来针对绘画的数字扫描技术快速普及,这使得大规模的数据分析成为可能。

同时,西方风景画往往由清晰的水平或垂直部分(树木、地面等)组成,并且不同景观的颜色也有较大差异,这有助于信息分隔和信息提取,因此研究团队选择风景画作为研究对象。

研究者从Wikiart和Web Gallery of Art两个网站收集作品,最终形成了一个包含来自61个国家、1476名画家的14912幅作品的数据集。此外,研究者还手机了5780幅抽象派绘画作品,作为对照数据。

图1:该研究中用到的不同年代的绘画数量

1)分割风景画——在图片中定义信息熵

研究者利于基于组合信息的图像分割算法来分析绘画。

信息熵计算公式如上所示,其中的C为图中的每个像素点。

条件信息熵公式如上所示,R代表计算的像素点属于某个分隔中。

图2:将绘画作品拆分后计算信息熵

在图2中,左图是一幅373×500像素的风景画。如果以图中的白线将绘画分成上下两部分,根据信息熵和条件信息熵,可以通过两者的差,得出该图由于这次分隔带来的信息增益——即某种上下划分,在多大程度上降低了该图中的信息不确定性。

而右图展示了在水平的划分为227时,信息增益 I(C,R)最大。这意味着左图的白线,将该图分为了上下两部分,两部分的描述的内容与着色不同,上半部分的蓝天色彩更浅,而下半部分的海滨色彩偏深。

图3:逐步将图画进行分割示意图

不断重复能最大化信息增益的分隔,可以逐步将上图分为很多部分,图3所示。

2) 风景画和抽象画有不同的划分方式

图4:风景画与抽象画不同步骤(横轴)的划分对应的概率(纵轴)

如图4所示,对于风景画,信息增益最大的划分(第一次划分),有很大概率是水平划分(图中蓝线)。较小概率为竖直划分竖直的划分(图中黄线)。这意味着水平划分的信息增益明显更大,但对于抽象派的画作,却没有这么明显的规律。这是符合我们对艺术品的一般认知的,即风景画有上下区分的构图,而抽象画则没有这样的构图。

图5:不同划分方式(左图)和流派(右图)信息增益的概率密度,图中虚线代表中位数

如果考察不同的信息增益出现的概率,可以看出明显的模式,如图5所示。对于风景画,水平划分带来的信息增益更大;而竖直划分,则有更大的可能只是减少了图中的信息不确定性。而对比风景画和抽象画,由于风景画的布局更加有规律,因此在信息增益较大的部分,风景画对应的划分出现的概率更大。

3)不同年代和流派的画作,构图划分方式大不相同

对风景画进行多次划分,就有了不同的类型。

图6:四种风景画布局划分方式枚举

如果一幅图中(左上)中对应的划分方式是连续两步都是水平分割,将其称为H-H型,既该图可以分为三层。如果第一次水平分割,第二次竖直分割,称其为H-V型,即该图上半部分中左右边描述的图像差异显著。

依次类推,可以将风景画分为四种类型。本文首先比较了不同类型(风景画和抽象画)在这四种分类中出现的概率分布。

图7:不同类型在抽象和风景画中的概率分布明显差异,抽象画四种分类出现几率相对均匀,风景画大多是H-H型和H-V型

图8:不同类型划分在不同年份的占比折线图

研究者计算了不同年代的划分出现概率,发现H-H型的构图,在数百年间所占比例显著上升,而H-V型的分类的占比则有所下降,如图8所示。

4)“重新发现”艺术史

这项研究还针对不同艺术家和不同的艺术风格,计算两两之间的相似度,并进行聚类,建立相似性网络。聚类结果发现,相近风格的艺术家,往往出现在相近的时间段。

这项研究,证实了不同风格,年代的艺术,在构图原则上存在差异。这意味着艺术史中的流派划分,的确抓住了构图原则的变化本质。

同时这项研究也说明,信息论方法,具有“重新发现”艺术史的潜力。这项研究中所用的作品,主要是自西方油画。未来有望对中国水墨画、摄影作品等,进行类似研究。在绘画真伪鉴别、社交媒体图片分析等问题上,借助信息论也大有可为。

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