艺术作品风格分类数据集ArtworksStyleClassificationDataset-dridimohamed
数据来源：互联网公开数据
标签：艺术, 绘画, 风格分类, 图像识别, 艺术家, 描述, 机器学习, 计算机视觉
数据概述：
该数据集包含来自WikiArt网站的艺术作品数据，记录了艺术作品的风格、艺术家、描述信息以及图像特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态艺术作品信息集合。
地理范围：数据来源于WikiArt，涵盖全球范围内的艺术作品。
数据维度：数据集包括作品文件名（file）、艺术家（artist）、风格（genre）、描述（description）、图像哈希值（phash）、图像宽度（width）、图像高度（height）、风格数量（genre_count）和数据集子集（subset）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为classes.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于WikiArt网站，已进行结构化处理，便于进行分析和建模。
该数据集适合用于艺术风格分类、艺术家识别、图像特征分析等研究，并可应用于计算机视觉和机器学习领域。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于艺术史、计算机视觉、机器学习等领域的学术研究，如艺术风格识别、艺术家作品风格分析、图像检索等。
行业应用：可以为艺术品市场、博物馆、艺术教育等行业提供数据支持，例如艺术品推荐、风格相似度搜索、艺术品真伪鉴别等。
决策支持：支持艺术机构的藏品管理、展览策划和市场分析，以及艺术品投资决策。
教育和培训：作为艺术史、计算机视觉、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解艺术作品的构成和特征。
此数据集特别适合用于探索艺术作品的风格特征，艺术家创作风格，以及图像特征与风格之间的关系，帮助用户实现艺术作品的自动分类，风格识别等目标。
