Lizenz: | Titel: | Data-driven generation of artworks | Sprache: | Deutsch | Autorenschaft: | Seegers, Jonas | Schlagwörter: | generative Kunst; genetic programming; data-driven | Erscheinungsdatum: | 30-Mai-2018 | Zusammenfassung: | In dieser Thesis dreht es sich um das Erzeugen datengetriebener Kunstwerke. Ziel der Kunstwerke ist es, den Massengeschmack zu treffen. Um dies zu bewerkstelligen, werden die generierten Kunstwerke paarweise einer Benutzerschaft präsentiert. Die Benutzer können dann für die Werke abstimmen, die ihnen am besten gefallen. Auf Basis dieser Ergebnisse wird ein genetischer Algorithmus neue Kunstwerke berechnen, die dem Massengeschmack noch besser treffen sollen. In this thesis, it will be shown how data-driven artworks can be generated. The generated artworks aim at pleasing mass appeal. In order to do so, the artworks will be shown to users who can vote for their favourite artworks. A genetic algorithm will be used in order to process the voting results and create new artworks, that may please the users’ tastes better. |
URI: | http://hdl.handle.net/20.500.12738/8327 | Einrichtung: | Department Informatik | Dokumenttyp: | Abschlussarbeit | Abschlussarbeitentyp: | Bachelorarbeit | Hauptgutachter*in: | Wendholt, Birgit | Gutachter*in der Arbeit: | Jenke, Philipp |
Enthalten in den Sammlungen: | Theses |
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