Вчені з Піттсбурзького університету створили алгоритм для ідентифікації фотографа за його знімками. Програма заснована на згорточних нейронних мережах, які навчали «з учителем» за великою базою зображень. Препринт роботи викладено на.
Автори зібрали 119806 знімків різних жанрів, зроблених 25 відомими фотографами протягом усього XX століття. Для навчання програми вчені експериментували з різними наборами ознак, щоб визначити, які з них дають найкращі результати для розпізнавання. У роботі використовувалися як низькорівневі ознаки, обрані вручну (наприклад, колірна гістограма) так і глибокі ознаки, отримані автоматичними класифікаторами.
Як тест із загальної бази було відібрано по 20 знімків кожного фотографа, які не використовувалися для навчання. Програма намагалася визначити їх авторство, а вчені аналізували, які ознаки найактивніше при цьому використовувалися.
Автори не наводять у препринті кількісних даних щодо точності роботи алгоритму, проте зазначають, що загалом програма впоралася «задовільно». Виявилося, що найбільший внесок при розпізнаванні робили «дрібні» ознаки, визначені автоматично. Для зручності аналізу автори згрупували їх так, щоб вони позначали будь-якими характеристики, зрозумілі людині, наприклад, об'єкт зйомки. Таким чином вдалося показати, що алгоритм в основному спирався на вміст фотографії («будівлі», «люди», «пейзаж»), а такі ознаки, як гамма, робили менший внесок.
За словами вчених, їхня робота вперше звертається до проблеми автоматичного визначення авторства фотографії. Автори вважають, що подібні алгоритми можуть бути використані пошуковими ботами. Зараз вони можуть шукати зображення на ім'я автора, тільки якщо ця інформація явно наведена на веб-сторінці з самою фотографією.
Аналогічні методи машинного навчання вже активно застосовувалися для візуального аналізу живопису або фотографій. Наприклад, програми навчили автоматичні створювати текстовий опис фотографії, «розуміти» начерки або шукати пожежі на знімках із соцмереж.