AQC0390

Nanopublication — Analyse Computationnelle d'Image - AQC0390

Affirmation 1: Analyse Computationnelle d'Image - AQC0390

Enregistrement d'analyse [3] : Le conducteur du tramway 28, Lisbonne [1] (AQC0390) [2] par Arnaud Quercy [2]. Méthode : k-means. Paramètres : 10 couleurs. Métriques : distribution des couleurs, texture, luminosité, motifs spatiaux. Effectuée : 2025-11-04.

Contexte

L'analyse effectuée selon MMIDS-CMP-2025 [3] comprend quatre catégories de métriques : (1) Distribution des couleurs via k-means (10 couleurs), (2) Analyse de texture utilisant les caractéristiques de Haralick, (3) Mesures de luminosité et contraste, (4) Caractérisation des motifs spatiaux. Image source [5] : 1536x2048 pixels. Date d'analyse : 2025-11-04.

## Méthodologie Cette analyse emploie des méthodes computationnelles standardisées pour la caractérisation objective des images. L'extraction des couleurs utilise l'algorithme de regroupement k-means. L'analyse de texture applique l'extraction des caractéristiques de Haralick. Les métriques de luminosité incluent la moyenne, la variance et l'analyse de distribution. Les motifs spatiaux sont caractérisés par des mesures de cohérence et de regroupement. Toutes les méthodes sont déterministes et reproductibles. Analyse effectuée par les systèmes d'imagerie computationnelle de l'Institut Multimodal.

Références

[1] Arnaud Quercy (2022). Le conducteur du tramway 28, Lisbonne — Catalog raisonné. https://arnaudquercy.art/en/catalogue-raisonne/AQC0390.html

[2] Quercy, A. (2025). Untitled - Gallery. https://artquamanima.com/en/artworks/2022/01/the-driver-of-tram-28-lisbon_4fw.html

[3] Quercy, A. (2025). Computational Image Analysis Standard - MMIDS-CMP-2025 https://multimodal.institute/en/publications/2025/11/mmids-cmp-2025-computational-image-analysis-standard-dg1.html

Profil épistémique

Type de revendicationcomputational analysis
Voixthird person
Statut épistémiqueempirical measurement
Méthodologiecomputational analysis
Certitudehigh

Somme de contrôle (SHA-256)

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