艺术美学与风格分析数字艺术作品数据集2023-datasetengineer
数据来源：互联网公开数据
标签：艺术美学,风格分析,数字艺术,机器学习,数据分析,教育,研究,分类,预测
数据概述：
艺术美学与风格分析数据集（AASA-Dataset）是一个精心汇集的资源，用于分析和分类数字艺术品。该数据集从经过验证的艺术仓库、在线画廊和机构档案中收集而来，涵盖了广泛的艺术风格、美学质量及主题类别。数据集包含212,000条记录，经过精心策划以代表多样的艺术表达形式，同时保证数据的真实性和完整性。
数据集包含以下关键字段：
- Image_ID：每件数字艺术品的唯一标识符（例如，IMG_000001）。
- Artistic_Style：艺术品的主要艺术风格，分为以下六类：抽象、现实主义、立体派、超现实主义、印象派和波普艺术。
- Aesthetic_Quality：艺术品的美学吸引力，标记为：低、中、高。
- Dominant_Color_1, Dominant_Color_2, Dominant_Color_3：艺术品中前三种主导颜色的RGB值，提供关于其调色板的见解。
- Brightness_Average：艺术品的平均亮度级别，范围在0.1到1.0之间。
- Contrast_Ratio：最亮区域与最暗区域的比率，提供艺术品对比度的度量。
- Texture_Complexity：艺术品纹理密度或颗粒度的数值表示，值在0.0到1.0之间。
- Symmetry_Score：艺术品对称性的评分，值在0.0到1.0之间。
- Visual_Complexity：数值评分在1到100之间，衡量艺术品视觉元素的整体复杂性。
- Brushstroke_Size：画笔笔触的平均大小，范围在1到50之间。
- Theme_Category：艺术品的主题类别，分为：肖像、风景、静物、抽象、概念。
- Color_Contrast_Score：衡量色彩对比变化的评分，值在0.1到10.0之间。
- Gradient_Smoothness：艺术品中渐变平滑度的度量，值在0.0到1.0之间。
- Edge_Density：艺术品中边缘的密度，范围在10到500之间。
- Saturation_Level：艺术品颜色的饱和强度，值在0.0到1.0之间。
- Hue_Variation：艺术品中色调变化的范围，测量范围在0.0到360.0度之间。
- Pattern_Repetition：数值在0.0到1.0之间，表示模式重复的程度。
- Detail_Level：表示艺术品细节程度的评分，值在0.0到1.0之间。
- Light_Distribution_Symmetry：衡量艺术品中光线分布对称性的度量，范围在0.0到1.0之间。
数据用途概述：
AASA-Dataset适用于以下领域的研究：
- 艺术风格分类
- 美学质量预测
- 数字艺术品的主题分类
- 计算创意模型的特征工程
- 数字艺术领域的探索性数据分析
该数据集是从现实世界中收集的，而不是人工生成的，确保其反映了真实世界中的艺术风格和实践。其平衡的结构和多样化的特征集使其成为训练、测试和评估艺术和美学分析中机器学习模型的优秀资源。
