Cómo mejorar la eficacia de la enseñanza del arte ha sido siempre uno de los temas candentes que preocupan a todos los sectores de la sociedad. Especialmente, en la enseñanza del arte, la interacción situacional ayuda a mejorar la atmósfera de la clase de arte. Sin embargo, hay pocos intentos de evaluar cuantitativamente la estética de la pintura en tinta. La pintura a tinta expresa las imágenes a través de los cambios de tono y trazo de la tinta, lo que difiere significativamente de las fotos y las pinturas en cuanto a características visuales, semánticas y estándares estéticos. Por esta razón, este estudio propone un marco de evaluación estética computacional adaptativo para la pintura de tinta basado en la interacción situacional utilizando técnicas de aprendizaje profundo. El marco extrae imágenes globales y locales como entrada múltiple según los criterios estéticos de la pintura de tinta y diseña un modelo denominado MVPD-CNN para extraer características estéticas profundas; finalmente, se construye un modelo de evaluación estética profunda adaptativa. Los resultados experimentales demuestran que nuestro modelo tiene un mayor rendimiento de evaluación estética en comparación con la línea de base, y las características estéticas profundas extraídas son significativamente mejores que las características de diseño manuales tradicionales, y sus resultados de evaluación adaptativa alcanzan una altura de Pearson de 0,823 en comparación con la estética manual. Además, los experimentos de simulación y de interferencia en el aula de arte muestran que nuestro modelo es muy resistente a la interferencia y más sensible a los tres elementos pictóricos de composición, color de tinta y textura en composiciones específicas.
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