I nte rna t io na l J o urna l o f   I nfo rm a t ics a nd   Co m m un ica t io n T ec hn o lo g y   ( I J - I CT )   Vo l.  1 5 ,   No .   4 ,  D e c em b er   20 2 6 ,   p p .   1 5 2 3 ~1 5 3 1   I SS N:  2252 - 8 7 7 6 ,  DOI :  1 0 . 1 1 5 9 1 /iji ct . v 1 5 i 4 . pp 1 5 2 3 - 1 5 3 1           1523       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ict. ia esco r e. co m   Autom a tic  mu lti - cla ss  clas sifica tion o f  g eo g ra phica l  indica tion - tag g ed t riba l art   using  deep  l ea rni ng       M a la y   S.  B ha t t 1 ,   Apurv a   A.   M eht a 2   1 D e p a r t me n t   o f   I n f o r mat i o n   Te c h n o l o g y ,   G . H .   P a t e l   C o l l e g e   o f   En g i n e e r i n g ,   C V M   U n i v e r si t y ,   V V   N a g a r ,   I n d i a   2 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   En g i n e e r i n g ,   D h a r ms i n h   D e sa i   U n i v e r si t y ,   N a d i a d ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Sep   3 0 ,   2 0 2 5   R ev is ed   J u n   1 8 ,   2 0 2 6   Acc ep ted   J u l 5 ,   2 0 2 6       In   th e   f ield   o f  c o m p u ter  v isio n ,   d e e p   lea rn i n g   h a s  sig n ifi c a n tl y   imp ro v e d   a u to m a ted   ima g e   c las sifica ti o n ,   y e t  th e   c las sifica ti o n   o f  I n d i a n   tri b a l   a rtwo rk s  re m a in s  larg e ly   u n e x p l o re d .   Th e se   a rt  fo rm s  e x h ib i t  su b sta n ti a l   sty li stic  o v e rlap ,   v a riatio n s  in   c o lo r  p a lettes ,   a n d   c o m p lex   h a n d - d ra wn   p a tt e rn s,  m a k i n g   m a n u a l   i d e n ti fic a ti o n   d iff icu lt   a n d   a u t o m a ted   c las sifica ti o n   e v e n   m o re   c h a ll e n g i n g .   E x isti n g   m e th o d s  fo r  a rtwo r k   re c o g n it i o n   a re   li m it e d   b y   sm a ll   d a tas e ts,  d o m a in - s p e c ifi c   v a riatio n s ,   a n d   a   lac k   o f  c u ra ted   tri b a l  a rt   c o ll e c ti o n s.   T h is  st u d y   a d d re ss e s  th e s e   g a p s  b y   d e v e lo p in g   a   d e e p   lea rn in g - b a se d   fra m e wo rk   fo r  t h e   m u lt i - c las s  c las sifica ti o n   o f  th re e   c u lt u ra ll y   sig n ifi c a n t   I n d ian   tr ib a l   a rts:  M a n ju sh a ,   G o n d ,   a n d   Warli .   A  m a n u a ll y   c u ra ted   d a tas e t  o f  9 0 0   ima g e s  w a s  a u g m e n ted   u si n g   g e o m e tri c   a n d   c o lo r - b a se d   tr a n sfo rm a ti o n s  t o   i n c re a se   ro b u st n e ss .   Th e   m o d e l  is  b u il t  o n   t h e   In c e p ti o n - Re sN e t - V2   a rc h it e c tu r e   u sin g   tran sfe r  lea rn i n g .   E x p e rime n tal   e v a lu a ti o n   d e m o n stra tes   h i g h   p e rfo rm a n c e ,   a c h iev in g   9 8 . 2 1 %   tes ti n g   a c c u ra c y   a n d   sta b le  v a li d a ti o n   t re n d s.  Th e   p ro p o se d   a p p ro a c h   p ro v i d e s  a   sc a lab le  b a se li n e   fo r  tri b a l  a rt  c las sifica ti o n ,   su p p o r ti n g   d i g it a l   h e rit a g e   p re se rv a ti o n   a n d   fu t u re   d e v e l o p m e n t  o f  re tri e v a l  o r   e d u c a ti o n a l  sy st e m s.     K ey w o r d s :   C u ltu r al  h er itag e  co m p u tin g   Dee p   lear n in g   I m ag e  p r o ce s s in g   T r an s f er   lear n i n g   T r ib al  ar t c lass if icatio n   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Ap u r v a  A.   Me h ta   Dep ar tm en t o f   C o m p u ter   E n g i n ee r in g ,  D h ar m s in h   Desai  Un i v er s ity   Nad iad ,   Gu jar at ,   I n d ia   E m ail:   ap u r v am e h ta. ce @ d d u . ac . in       1.   I NT RO D UCT I O N   Go v er n m e n ts   wo r ld wid e   ar e   in cr ea s in g ly   d ig itizin g   cu lt u r al  h er itag e   co llectio n s   to   im p r o v e   ac ce s s ib ilit y   an d   lo n g - ter m   p r eser v atio n .   I n d ian   tr ib al  ar t,  a  cr u cial  co m p o n e n t  o f   th is   h er itag e,   ap p ea r s   in   p ain tin g s ,   tex tiles ,   cr a f ts ,   an d   co n tem p o r ar y   d esig n .   Ho wev er ,   d esp ite  its   c u ltu r al   im p o r tan ce ,   au to m atica lly   class if y in g   tr ib al  ar two r k   r em ain s   a  n o n - tr iv ial   task .   Ma n y   tr ib al  ar t   f o r m s   s h ar e   s im ilar   v is u al  s tr u ctu r es,  r ec u r r in g   g eo m etr ic  m o tifs,  an d   o v er la p p in g   co lo r   s ch e m es,  m ak in g   it  d if f icu lt  ev en   f o r   e x p er ts   to   d is tin g u is h   t h em   r eliab ly .   R ec en t  ad v an ce s   in   d ee p   lear n in g   h av e  s h o wn   s tr o n g   p er f o r m an ce   in   im ag e   r ec o g n itio n   task s   s u ch   as  f in e - ar t  class if icatio n ,   cu lt u r al  h er itag e   an aly s is ,   an d   te x tu r e - b ased   p atter n   r ec o g n itio n .   Sev er al   s tu d ies  h av e  em p l o y ed   C NNs,  h y b r id   m o d els,  o r   tr an s f er   lear n in g   to   class if y   ar two r k s   o r   h er itag e  i m ag er y ,   ac h iev in g   h ig h   ac cu r ac y   u n d er   c u r ated   d atasets .   Ho wev er ,   th ese  ap p r o ac h es  p r im ar il y   f o c u s   o n   w ester n   ar t  g en r es,   C h in ese  b r u s h s tr o k e  s ty les,  o r   h er itag e  m o n u m e n ts ,   leav in g   I n d ian   tr i b al  ar t  lar g ely   u n ad d r ess ed .   Mo r eo v e r ,   th e  ab s en ce   o f   p u b licly   av aila b le  tr ib al  ar t d atasets   f u r th e r   lim its   p r o g r ess   in   th is   d o m ai n .   T h is   s tu d y   ad d r ess es  th ese   g ap s   b y   in v esti g atin g   d ee p   lear n in g   tech n iq u es  f o r   th e  class i f icatio n   o f   th r ee   m ajo r   I n d ian   tr ib al  ar t  f o r m s :  Ma n ju s h a,   Go n d ,   an d   W ar li.  T h e  o b jectiv e  is   to   d es ig n   an   ef f ec tiv e  an d   r o b u s t  m o d el  ca p a b le  o f   d is tin g u is h in g   th ese  v is u ally   s im ilar   ar t  s ty les,  wh ile  estab lis h in g   a  b aselin e  d ataset   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,  Vo l.  1 5 ,   No .   4 ,  D e c em b er   20 2 6 :   1 5 2 3 - 1 5 3 1   1524   an d   m et h o d o lo g y   th at   ca n   s u p p o r t   f u tu r e  r esear c h .   Usi n g   tr an s f er   lear n i n g   with   I n ce p ti o n - R esNet - V2   an d   ex ten s iv e  d ata  au g m e n tatio n ,   t h e  p r o p o s ed   f r am ew o r k   p r o v i d es  a  s ca lab le  s o lu tio n   f o r   tr ib al  ar t  class if icatio n   an d   co n tr ib u tes to   th e  d ig ital p r eser v atio n   o f   in d ig e n o u s   cu lt u r al  ass ets.   Fig u r e  1   illu s tr ates  ten   p r o m in en t  I n d ian   f o lk - ar t  tr a d itio n s .   Fig u r e  1 ( a)   s h o ws   W ar li  ar t   ch ar ac ter ized   b y   g eo m etr ic  s t ick   f ig u r es,  wh ile  Fig u r e   1 ( b )   p r esen ts   Kh o v ar   a r t  k n o wn   f o r   its   m u r al - s ty le  m o tifs.  Fig u r e  1 ( c)   d ep icts   T a n jo r e/T h an ja v u r   a r t  with   r ich   r elief   an d   g o ld   f o ils .   Fig u r e  1 ( d )   d is p lay s   Kaw ad   s to r y tellin g   p an els.  Fig u r e  1 ( e )   s h o ws  Ma d h u b an i   ar t  with   i n tr icate   m y th o lo g ical  s ce n es.  Fig u r e  1 ( f )   p r esen ts   Pattach itra   s cr o ll  p ain tin g s .   Fig u r e  1 ( g )   f ea t u r es  Sau r a   ar t  b a s ed   o n   tr ib al  r itu als.  Fig u r e   1 ( h )   s h o ws  Go n d   ar t,   id en tifia b le  b y   lin e  p atter n s   a n d   s h ad in g .   Fig u r e  1 ( i)   p r esen ts   B h il  ar t  u s in g   d o t  p atter n s ,   an d   Fig u r e  1 ( j)   illu s tr ates M an ju s h a  ar t w ith   its   d is tin ctiv e  lin ea r   b o r d e r s   an d   s y m b o lic  co lo r s .                   ( a)   ( b )   ( c)   ( d )   ( e)                       (f)   ( g )   ( h )   ( i)   ( j)     Fig u r e  1 .   Pro m in en t I n d ian   f o l k   ar ts :  ( a)   W ar li ,   ( b )   K h o v a r ,   ( c)   T an jo r e/T h an jav u r ,   ( d )   Ka wad ,     ( e)   Ma d h u b an i ,  ( f )   Pattach itra ,   ( g )   Sau r a ,   ( h )   Go n d ,   ( i)   B h il ,   an d   ( j)   Ma n ju s h a       Go n d   ar t  [ 1 ]   is   a  f o r m   o f   th e  Go n d   co m m u n ity   o f   Ma d h y a  Pra d esh   is   f o r   p r es er v in g   an d   co m m u n icatin g   th eir   cu ltu r e.   Or ig in atin g   f r o m   th e  s tate  o f   Ma d h y a  Pra d esh   an d   n ea r b y   s tates,  th i s   ar t  i s   ca r v ed   o n   th e  m u d   walls.  T h ese  p ain tin g s   ar e  r ic h   in   d e tails ,   lin es,  co lo r s ,   m y s ter y ,   an d   h u m o r .   T h ese  p ain tin g s   ar e  also   d r awn   o n   p ap er ,   ca n v as,  an d   clo t h .   I n   th e s e  p ain tin g s ,   lin es,  d o ts ,   an d   d ash es  ar e  im p o r tan t   f ea tu r es.  T h e  p o wer f u l  r ep r es en tatio n   o f   n atu r al  elem en ts   with   th e  r ec u r r en t  p r esen ce   o f   d esig n   is   th e  s o u n d   f ea tu r e  o f   th is   ar t  f o r m .   T h is   p ain tin g   is   d r aw n   d u r in g   m ajo r   f e s tiv als  s u ch   as  Ho li,  Diwali,   an d   m a n y   o th er s .   T h ese  p ain tin g s   ar e  s o   g o o d   in   q u ality   th at  th e y   ca n   last   f o r   a b o u t 2 0   y ea r s   ev en   with o u t   an y   tam p er in g .   Ma n ju s h a  a r t   [ 2 ]   is   th e   h er itag e  o f   An g a   Pra d esh .   Acc o r d in g   to   Ved ic   h is to r ian s ,   t h is   ar t  is   th e  a r t  o f   th e  in d u s - v alley   civ ilizatio n .   I n   wh ich   th e  s to r y   o f   ‘ B ih u la  B is h ar i’   is   d ep icted .   I t  is   th e  f ir s t  f o lk   tr ad itio n al  ar t in   Asi a.   W h ich   is   a  f u ll st o r y .   T h is   ar t o r ig in ated   i n   th e  s tate  ca p ital,  C h am p a,   wh ich   is   cu r r en tly   l o ca ted   in   B h ag alp u r   B ih ar .   Pin k ,   y ello w,   an d   g r ee n   co lo r s   a r e  m ai n l y   u s ed   in   p ain tin g .   T h ese  co lo r s   h av e  eso ter ic  a n d   s y m b o lic  m ea n in g s .   T h e  p in k   an d   y ello w  co lo r s   s ig n if y   e x citem en t  an d   ex u b er an ce ,   wh ile   g r ee n   is   a  s y m b o l   o f   g lo o m   a n d   g r o wth .   B o r d er s   in   Ma n ju s h a  ar t  in clu d e  d esig n s   o f   B elp atr a ,   L eh ar iy a,   T r ia n g le,   Mo k h a ,   an d   a  s er ies  o f   Sn ak es.  T h e  tr a d itio n al  ar tis t  o f   Ma n ju s h a  p ain tin g ,   C h ak r av a r ti  Dev i  u s ed   n at u r al  co lo r s .   B u t  n o w   p o s ter s ,   wate r ,   o il,  an d   ‘ ac r y lic  co lo r ’   a r e  b ein g   u s ed .   B elo n g in g   to   th e  s tate  o f   Ma h ar ash tr a,   W ar li  tr ib al  ar t  [ 1 ]   is   f am o u s   f o r   its   ele m en tar y   wall  p ain tin g s .   I t  is   o n e   o f   th e   f in es t  ex am p les  o f   f o lk   p ain tin g s .   I n   th is ,   b asic  g eo m etr ical  s h ap es  ar e  u s ed   s u ch   as   s q u ar es,  cir cles,  an d   tr ian g les.  T h ese  p ain tin g s   ar e  ca r v ed   i n   wh ite  co lo u r   ( b am b o o   is   u s ed   as  a  b r u s h )   o n   a   d ar k   r ed   c o lo u r ed   b a ck g r o u n d .   T h e  p ain tin g   p o r tr a y s   h u n tin g ,   f esti v als,  f is h in g ,   f ar m in g ,   d an cin g ,   a n d   o th e r   s ce n es  o f   d aily   life .   T h e  f ir s t  co lu m n   in   Fig u r e   2   co n tain s   Go n d   ar t  im ag es,  Ma n ju s h a  a r t  s am p les  ar e  in   th e   s ec o n d   co lu m n   an d   th e  last   co lu m n   r ep r esen ts   W ar li a r t im a g es.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6       A u to ma tic  mu lti - cla s s   cla s s ific a tio n   o f  g eo g r a p h ica l  in d ic a tio n - ta g g ed   tr ib a l  a r t …   ( Ma la y  S .   B h a tt )   1525                                               Fig u r e  2 .   First  co lu m n - g o n d   a r t,  s ec o n d   c o lu m n - M a n ju s h a,   an d   th ir d   co lu m n - W ar li a r t       2.   L I T E R AT U RE   SU RVE Y   C o m p u tatio n al  alg o r ith m s   a n d   d ee p   lea r n in g   m o d els  h av e  b ee n   wid ely   e x p lo r e d   f o r   th e   class if icatio n   o f   ar two r k s ,   wh er e  th e  task   g e n er ally   in v o lv es   ca teg o r izin g   a  p ain tin g   b y   its   g en r e,   v is u al  s ty le,   o r   cr ea to r .   E a r ly   wo r k   i n   th i s   d o m ain   ac h iev ed   p r o m is in g   a cc u r ac y   u s in g   d ee p   n etw o r k s   f o r   tr a d itio n al   C h in ese  p ain tin g   ( T C P)  class if icatio n   ac r o s s   s ix   s ty lis t ic  th em es  [ 3 ] .   Oth er   s tu d ie s   h av e  in tr o d u ce d   h an d cr a f ted   f ea tu r es  s u ch   as  b r u s h s tr o k e   p atter n s   to   d is tin g u is h   C h in ese  f r o m   W ester n   p ain tin g s ,   d em o n s tr atin g   t h at  tex tu r e - le v el  cu es  ca n   s ig n if ican tly   en h an ce   b in a r y   class if icatio n   [ 4 ] .   Geo m etr ic  m o tif   an aly s is   h as  also   b ee n   a p p lied   to   m o s aic  ar two r k s ,   wh e r e  C NNs  s u cc ess f u lly   r ec o g n ize d   s h ap es  an d   p atter n s   ev en   u n d er   p ar tial  d ef o r m atio n   [ 5 ] .   B ey o n d   th ese,   s p ar s e  m etr ic  lear n in g   c o m b in e d   with   h y b r id   SVM - ANN  m o d elin g   h as  b ee n   u s ed   to   class if y   p ain tin g s   b y   ar tis t,  g en r e,   an d   s ty le,   th o u g h   p e r f o r m an ce   r em ain s   m o d er ate  d u e  to   th e   h ig h   v ar ia b ilit y   in   f in e - ar t  d atasets   [ 6 ] .    Mo r e  r ec en t   wo r k s   ad o p t  d ee p   lear n in g   p ip elin es  th at   in te g r ate  b o t h   g lo b al  an d   lo ca l  i m ag e  cu es.  Du al - p ath   n etwo r k s   u tili zin g   R GB   an d   s tr o k e  in f o r m atio n   [ 7 ] ,   an d   p atch - b ased   C NN  ar ch itectu r es  th at  f ee d   in to   s h allo w  n eu r al  n etwo r k s   [ 8 ] ,   h a v e  s h o wn   ef f ec tiv e n ess   in   ad d r ess in g   in tr a - s ty le  am b ig u ity .   L ar g e - s ca le  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,  Vo l.  1 5 ,   No .   4 ,  D e c em b er   20 2 6 :   1 5 2 3 - 1 5 3 1   1526   d atasets   s u ch   as  W ik i Ar t  h a v e  en a b led   C NN - b ased   g en r e  r ec o g n itio n   [ 9 ] ,   a n d   ad d iti o n al  r esear c h   h as  ex p lo r ed   s em an tic  an d   s tr u ctu r al  cu es  f o r   r an k in g   s im ilar ity   o r   h an d lin g   ar tis t - lev el  class if icatio n   u s in g   Ma r k o v   r a n d o m   f ield s   an d   C NN  h y b r id s   [ 1 0 ] ,   [ 1 1 ] .   T r an s f er   lear n in g   h as  also   g ain ed   tr ac tio n   in   h er itag e   im ag in g ,   with   m o d els  s u cc ess f u lly   class if y in g   I n d ian   cu lt u r al  h er itag e  s ites   u s in g   lar g e  i m ag e  co r p o r a  [ 1 2 ] ,  wh ile  o th er   s tu d ies h av e  u s ed   C NN  v ar ian ts   to   class if y   Ma d h u b an i a r t a n d   r elate d   cu ltu r al  m o tifs  [ 1 3 ] .   Par allel  d ev elo p m en ts   ac r o s s   d o m ain s   s u ch   as  f ac e - m ask   d etec tio n   [ 1 4 ] ,   s k in   lesi o n   a n aly s is   [ 1 5 ] ,  d ig ital  ar t  p r o ce s s in g   [ 1 6 ] ,   m u s ic  m o d elin g   [ 1 7 ] ,   ag r ic u ltu r e   [ 1 8 ] ,   m e d ical  im ag in g   [ 1 9 ] ,   m ar k etin g   [ 2 0 ] ,   a n d   d ef en s e  [ 2 1 ]   r eiter ate  th e  b r o ad   ef f ec tiv en ess   o f   d ee p   C NNs  f o r   co m p lex   v is u al  r ec o g n itio n   task s .   W o r k s   in v o lv in g   f lo wer   r ec o g n itio n   u s in g   s eg m en tatio n - ass is te d   C NNs  [ 2 2 ] ,   Den s eNe t - ML P  h y b r i d s   [ 2 3 ] ,   an d   C NN - b ased   lo g o   r ec o g n itio n   [ 2 4 ]   f u r th e r   r ein f o r ce   t h e  v er s atility   o f   d ee p   lear n in g   ar ch itectu r es.   C o m p lem en tin g   th ese  co n tr ib u tio n s ,   s u r v ey s   o n   d ata  au g m en tatio n   h ig h lig h t  th e  cr itical  n ee d   f o r   s y n t h etic   s am p le  g en er atio n ,   esp ec iall y   in   s ce n ar io s   in v o lv in g   s m all  o r   im b alan ce d   d atasets - co n d itio n s   f r e q u en tly   en c o u n ter e d   in   c u ltu r al  an d   ar t is tic  im ag e  class if icat io n   [ 2 5 ] .   T ab le  1   s u m m ar izes  th e   k ey   d atasets ,   class e s ,   ar ch itectu r es,  an d   r ep o r ted   p er f o r m a n ce s   f r o m   th ese   s tu d ies.  W h ile  th e  liter atu r e  d em o n s tr ates  th at  d ee p   C NNs  an d   tr an s f er   lear n i n g   ap p r o ac h es  ca n   ac h iev e   s tr o n g   r esu lts   ac r o s s   v a r io u s   ar t  an d   p a tter n   d o m ai n s ,   m o s t  r ely   o n   lar g e,   s tan d a r d ized   d atasets   o r   v is u ally   d is tin ct  s ty les.  I n   c o n tr ast,  I n d ian   t r ib al  ar two r k s   s u ch   as   Ma n ju s h a,   Go n d ,   a n d   W ar li   s h ar e  o v er lap p in g   m o tifs,  h an d - d r awn   v ar iatio n s ,   an d   s im ilar   co lo r   p alettes,   m ak in g   th em   h ar d er   to   c lass if y   au to m atica lly .   Mo r eo v er ,   n o   p u b licly   av ailab le  d ataset  ex is t s   f o r   th ese  ar t  f o r m s ,   an d   n o   p r io r   wo r k   h as  attem p ted   th eir   m u lti - class   clas s if icatio n .   T h is   g ap   h ig h lig h ts   th e  n ee d   f o r   a  r o b u s t d ee p   lear n i n g   f r a m ewo r k   tailo r ed   to   s m all,   v is u ally   s im il ar   cu ltu r al  ar t d at asets - an   o b jectiv e  ad d r ess ed   i n   th e  p r esen t stu d y .       T ab le  1 .   Su m m a r ized   d etails o f   th e  r ec en t w o r k s   W o r k   D a t a s e t   N o .   o f   c l a ss e s   A r c h i t e c t u r e / M L   a l g o r i t h m   P e r f o r ma n c e   [ 1 ]   1 1 7 0   T C P   i ma g e s   6   N A S N e t La r g e   +   S V M   9 9 . 6 6   %   [ 2 ]   1 0 8 3   C h i n e se   i n k   p a i n t i n g s   a n d   1 7 6 6   W e st e r n   p a i n t i n g s   2   S V M   8 9 . 0 4 %   [ 3 ]   4 0 7   m o s a i c   i m a g e s   5   C N N   9 7 . 0 5 %   [ 4 ]   8 1 , 4 9 9   i ma g e s   o f   f i n e - a r t   p a i n t i n g s   G e n r e : 9   A r t i st :   9   S t y l e :   1 5   H y b r i d   S u p p o e r   V e c t o r   M a c h i n e - A r t i f i c i a l   N e u r a l   N e t w o r k   G e n r e : 6 4 . 3 4 %   A r t i st :   6 8 . 4 5 %   S t y l e :   4 9 . 7 8 %   [ 5 ]   G a l l e r i x   d a t a se t   o f   1 6 0 , 0 0 0   i m a g e s   G e n r e :   8   A r t i st :   1 8   S t y l e :   2 0   1 3 1 - l a y e r   D P N   G e n r e : 5 2 . 2 7 %   A r t i st :   3 4 . 4 %   S t y l e :   6 3 . 6 9 %   [ 6 ]   D a t a s e t 1 :   3 0 8 7 0   D a t a s e t 2 :   8 5 0 0 0   D a t a s e t 3 :   1 9 3 2 0      D a t a s e t 1 :   6   D a t a s e t 2 :   2 3   D a t a s e t 3 :   1 9   C N N   a n d   sh a l l o w   n e u r a l   n e t w o r k   D a t a s e t 1 :   6 7 . 1 6 %   D a t a s e t 2 :   6 6 . 7 1 %   D a t a s e t 3 :   7 7 . 5 3 %      [ 6 ]   D a t a s e t 1 :   3 0 8 7 0   D a t a s e t 2 :   8 5 0 0 0   D a t a s e t 3 :   1 9 3 2 0      D a t a s e t 1 :   6   D a t a s e t 2 :   2 3   D a t a s e t 3 :   1 9   C N N   a n d   sh a l l o w   n e u r a l   n e t w o r k   D a t a s e t 1 :   6 7 . 1 6 %   D a t a s e t 2 :   6 6 . 7 1 %   D a t a s e t 3 :   7 7 . 5 3 %      [ 7 ]   W i k i A r t   7   C N N   8 1 . 7 7 %   [ 8 ]   D u n h u a n g   mu r a l   d a t a s e t   2   ANN   9 8 %   [ 9 ]   W i k i A r t :   2 0 4 0 5   P a i n t i n g D b :   1 3 0 0   W i k i A r t :   2 3   P a i n t i n g D b :   1 3     M R F - C N N   W i k i A r t :   7 2 . 8 9 %   P a i n t i n g D b :   7 6 . 9 2 %   [ 1 0 ]   I n d i a n   D i g i t a l   H e r i t a g e   S p a c e   M o n u me n t s   d a t a :   1 0 8 0 8 0   9   Tr a n sf e r   l e a r n i n g   9 8 . 7 5 %   [ 1 1 ]   O w n   d a t a b a se   o f   M a d h u b a n i   a r t   f o r m s   5   Tr a n sf e r   l e a r n i n g   9 8 . 8 2 %   [ 1 2 ]   K a g g l e :   1 3 7 6   i ma g e s   o f   w i d t h   a n d   h e i g h t   o f   2 2 4 × 2 2 4   2   C N N :   M o b i l e N e t V 2   9 9 . 9 9 %   [ 1 3 ]   I S I C - 2 0 1 8   d a t a se t   o f   s k i n   l e si o n :   1 0 0 1 5   d e r m o sc o p i c   i m a g e s  o f   t h e   l e si o n   7   C N N :   D e n seN e t   a n d   I n c e p t o n - v3   8 1 %       3.   P RO P O SE D  AP P RO ACH   T r an s f er   lear n in g   is   u s ed   to   r ed u ce   th e  tr ain in g   tim e.   W e  h a v e  u s ed   I n ce p tio n   R esNetV2 ,   with o u t th e   to p   lay er ,   as  a  b ase  m o d el.   I n ce p tio n - R esNet - v2  [ 2 6 ]   m er g es  b o th   th e  co n ce p ts   o f   I n ce p t io n - v 3   an d   R esNet   [ 2 7 ]   a r ch itectu r es.  I n ce p tio n - R esNet - v 2   h as  a  s tem   as  in   I n ce p tio n - v 3   a n d   R esid u al  b lo ck s   as  in   th e  R esNet   m o d el.   B u t,  in s id e  ev e r y   r esi d u al  b lo ck ,   f ilter   co n ca ten atio n   is   ca r r ied   o u t  a n d   th e   f ilter   s izes  v ar y   f o r   th ese  r esid u al  b lo ck s .     I n   tr an s f er   lear n in g ,   th e r e  ar e   m ain ly   two   p h ases :  Featu r e  ex tr ac tio n   f r o m   t h e  in p u t  im a g e  an d   th e   s ec o n d   p h ase  is   f in e - tu n i n g   o f   th e  b ase  m o d el.   As  th e  tr ai n ed   m o d el,   we  ca n   u s e  th e  p r e - tr ain ed   weig h ts   b ased   o n   th e  av ailab l e  d ataset s .   I n   o u r   m o d el,   we  h av e  ch o s en   “im ag en et”  weig h ts .   T h e  la s t  lay er   o f   th e  b ase  m o d el  in clu d es  th e  class if icati o n   s o f tm ax   lay er .   As  we  wan t   to   h av e  o th er   la y er s   o n   t o p   o f   it,  we  n ee d   t o   s et  in clu d e_ to p   =  Fals e  to   r em o v e   th e  class if icatio n   lay er .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6       A u to ma tic  mu lti - cla s s   cla s s ific a tio n   o f  g eo g r a p h ica l  in d ic a tio n - ta g g ed   tr ib a l  a r t …   ( Ma la y  S .   B h a tt )   1527   W h en   th e  d ataset  is   eith er   n o t  av ailab le  at  all  o r   it  is   v e r y   less ,   d ata  au g m e n tatio n   is   es s en tial  to   m ak e  th e  m o d el  r o b u s t,  r elia b le,   an d   ac c u r ate  [ 2 8 ] .   T h e  p r o p o s ed   m o d el  is   d ep icted   in   Fig u r e   3 .   I t  is   clea r   f r o m   th e  f ig u r e  th at  all  th r ee   s am p le  im ag es  h av e  a  ‘ cir cle’   as  a  p r o m in en t  s h ap e  an d   th ey   also   h av e   s im ilar ities   in   ter m s   o f   co lo r s   u s ed .   I t   is   th e  m in u te  d etails  in   ea ch   th at  ca n   s ep ar ate  o n e   ar t  f o r m   f r o m   th e   o th er .             Fig u r e  3 .   Pro p o s ed   a p p r o ac h       4.   DATAS E T   I n   th is   wo r k ,   we  h a v e  co n s id e r ed   th r ee   d i f f er en t  f o lk   ar ts ,   n am ely   Ma n ju s h a,   W ar li,  an d   Go n d .   T h e   ar t  is   p o p u lar   o n   th e  c o v er   p a g e  o f   d iar ies,  o n   th e  p en   s tan d ,   an d   in   th e   wall  clo ck   b ac k g r o u n d .   So m e  o f   th e   s am p le  im ag es  o f   p en   s tan d s   ar e  s h o wn   in   Fig u r e  4 .   Fig u r e  4 ( a)   is   a  Go n d   ar t  p e n   s tan d ,   Fig u r e  4 ( b )   is   Ma n ju s h a  ar t p en   s tan d ,   an d   Fig u r e  4 ( c)   is   W ar li a r t p en   s tan d .             ( a)   ( b )   ( c)     Fig u r e  4 .   Pen   s tan d s   with   a r t  wo r k ,  ( a )   Go n d   ar t p e n   s tan d ,   ( b )   Ma n ju s h a  a r t p en   s tan d ,   an d   ( c)   W ar li a r t p e n   s tan d       T h er e  is   n o   r ea d ily   av ailab le  d ataset,   s o   we  h av e  m an u ally   cr ea ted   a  d ataset.   T h e  d ataset  co n s is ts   o f   3 0 0   im ag es  f o r   ea ch   ar two r k   an d   th ese  im ag es  ar e  d o wn l o a d ed   f r o m   v ar io u s   web s ites .   I n   to tal,   th er e  ar e  9 0 0   im ag es.  Dee p   C NNs  n ee d   a  lar g e  d ataset  wh ich   is   n o t  p o s s ib le  to   cr ea te  m an u ally   s o   we  h av e  u s ed   d ata  au g m en tatio n   tec h n iq u es  to   in cr ea s e  th e  s ize  o f   th e  d ataset.   Data   au g m en tatio n   m ak es  th e  m o d el  m o r e  r o b u s t  wh ich   ca n   ef f icien tly   h an d le  n ew  im ag es  d u r in g   th e  test in g .   W e  h av e  ap p lied   r o tatio n ,   f lip p in g   in   x   an d   y   d ir ec tio n s ,   z o o m in g ,   s h ea r   tr an s f o r m atio n   in   x   an d   y   d ir ec tio n s ,   an d   cr o p p i n g   a lg o r ith m s   f o r   d ata   au g m en tatio n .   T h e  d ata  au g m en tatio n   g iv es a   r eliab le  n u m b er   o f   s am p les f o r   ea ch   tr i b al  ar t.    T o   u s e  th e  b ase  m o d el,   we  h av e  u s ed   tf . k e r as.a p p licati o n s   wh ich   co n tain   m a n y   s u cc ess f u l  m o d els.  T h e  p ap er   u s es  I n ce p tio n - R e s Net  - v 2   as  a  b ase  m o d el  an d   ap p lies   a  tr an s f er   lear n in g   ap p r o ac h   with   d ata   au g m en tatio n   tech n iq u es f o r   c lass if icatio n .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,  Vo l.  1 5 ,   No .   4 ,  D e c em b er   20 2 6 :   1 5 2 3 - 1 5 3 1   1528   T h e  d ataset  is   d iv id ed   in to   tr a in in g ,   v alid atio n ,   an d   test in g .     Ou t  o f   9 0 0   im ag es,   1 8 0   im a g es  ( 2 0 %)   ar e  u s ed   f o r   v alid atio n .   T h er e   is   a  s ep ar ate  d ataset  o f   1 8 0   im ag es  ( 6 0   im ag es  f o r   ea c h   class )   f o r   t h e  test in g   o f   th e  m o d el.   T h e  s u g g ested   C NN  ar ch itectu r e  is   s h o wn   in   Fig u r e   5 .   I n   th e  p r e - p r o ce s s in g   s tep ,   th e  w h o le  d ataset  is   r esized   to   3 3 1 × 3 3 1   t o   m ak e  it su itab le  f o r   th e  i n p u t   lay er .             Fig u r e  5 .   Pro p o s ed   m o d el  wit h   tr an s f er   lear n in g       5.   RE SU L T S  AND   D I SCU SS I O N   W e  h av e  ac h iev ed   9 9 %  tr ain i n g   ac cu r ac y   an d   9 8 . 2 %  test in g   ac cu r ac y .   T h e  o p tim al  ep o c h s   u s ed   in   th is   ex p er im en t  a r e  1 0 .   ‘ Ad a m ’   o p tim izer   is   u s ed   with   ea r ly   s to p p in g   cr iter ia.   T h e  g r a p h   s h o wn   in   Fig u r e  6   r ep r esen ts   ep o ch s   v s   tr ain in g   an d   v alid atio n   lo s s es.  T h e  co n f u s io n   m atr i x   was  o b tain ed   f o r   1 8 0   test in g   im ag es.  Ou t  o f   1 8 0   im ag es,   o n e  im ag e  o f   th e  g o n d   class   an d   th r ee   im ag es  o f   th e  W ar li  cla s s   wer e   m is class if ied   as sh o wn   in   Fig u r e   7 .             Fig u r e  6 .   T r ain in g   l o s s   f o r   1 0   ep o ch s   f o r   in ce p tio n   R esNet  V2   with   tr an s f er   lear n i n g       Fig u r e  8   p r esen ts   th e  m is c lass if ied   im ag es  id en tifie d   i n   th e  test in g   p h ase.   E ac h   s u b f ig u r e  co r r esp o n d s   to   an   ar two r k   in c o r r ec tly   lab ele d   b y   th e  m o d el,   h elp in g   an aly ze   t h e  v is u al  att r ib u tes  co n tr ib u tin g   to   m is class if icatio n .   Fig u r e s   8 ( a) - ( d )   illu s tr ate  th ese  ca s es a cr o s s   Go n d ,   W ar li,  an d   Ma n ju s h a  ca teg o r ies.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6       A u to ma tic  mu lti - cla s s   cla s s ific a tio n   o f  g eo g r a p h ica l  in d ic a tio n - ta g g ed   tr ib a l  a r t …   ( Ma la y  S .   B h a tt )   1529       Fig u r e  7 .   C o n f u s io n   m atr i x   o f   test in g   d ataset       Fig u r e   8 ( a) ,   wh ic h   b elo n g s   to   class   ‘ Go n d ’ ,   is   m is clas s if ied   as  ‘ W ar li’.   Fig u r e s   8 ( b ) - 8 ( d )   b elo n g   to   class   ‘ W ar li’.     Fig u r e  8 ( b )   is   m is class if ied   as  ‘ Go n d ’   wh ile  th e  r em ain in g   two   im ag es  ar e  m is clas s if ied   as   ‘ Ma n ju s h a’ .     I n   Fig u r e   8 ( a) ,   as  we  zo o m   in ,   ev en   th o u g h   it  co n tain s   lo ts   o f   s m all  * ’   a n d   s tr aig h t   lin es,  it   cr ea tes  an   illu s io n   o f   g eo m etr ic   s h ap es  s u ch   as  tr ian g les  an d   cir cles.    T h at  m ay   h av e  tr ig g er e d   th e   m is class if icatio n   as ‘ W ar li’.   I n   Fig u r e  8 ( b )   th e  W ar li c h ar ac ter s   ar e  in   th e  ce n ter   wh ile  th e  p r o m in en t a r ea   h as  n o   d etails  o f   th e  W ar li  ar t  f o r m .   T h e  co lo r s   ar e  u s ed   h ea v il y   f o r   th e  d em o n s tr atio n   o f   d if f er en t  f esti v als  in   Go n d   p ain tin g s .   T h e  s am e  is   p r esen t  in   Fig u r e  8 ( b )   lea d in g   to   th e  m is class if icatio n   as  Go n d   in s tead   o f   W ar li .   Fig u r e  8 ( c )   h as  s h ad es  o f   g r e en   co lo u r   in   th e  m aj o r ity   o f   t h e  im ag e  a r ea .   I t  is   a  h ig h lig h tin g   f ea tu r e  o f   th e   Ma n ju s h a  ar t  f o r m .   T h is   co u l d   b e  th e  r ea s o n   f o r   th e  m is class if icatio n .   Sam e  f o r   Fig u r e  8 ( d )   it  is   ab u n d an tl y   y ello w,   o n e  o f   th e  h ea v ily   u s ed   co lo u r s   in   th e  Ma n ju s h a  ar t f o r m .               A c t u a l :   D o n d   P r e d i c t e d :   W a r l i   A c t u a l :   W a r l i   P r e d i c t e d :   G o n d   A c t u a l :   D o n d   P r e d i c t e d :   M a n j u s h a   A c t u a l :   W a r l i   P r e d i c t e d :   M a n j u s h a   ( a)   ( b )   ( c)   ( d )     Fig u r e  8 .   Misclass if ied   i m ag es ;   ( a)   g o n d ,   ( b)   W ar li,  ( c)   W ar li ,   an d   ( d )   W ar li       6.   CO NCLU SI O N   T h is   s tu d y   p r o p o s ed   a  d ee p   lear n in g – b ased   f r am ewo r k   f o r   th e  au to m atic  class if icat io n   o f   th r ee   I n d ian   tr ib al  a r t  f o r m s   u s in g   t r an s f er   lear n in g   o n   t h e  I n ce p tio n - R esNet - V2   ar ch itectu r e.   A  m an u ally   cu r ate d   d ataset  o f   9 0 0   im ag es  was  ex p an d ed   u s in g   d ata  au g m en tatio n ,   en ab lin g   th e  m o d el  to   ac h iev e  a  h ig h   test in g   ac cu r ac y   o f   9 8 . 2 1 %.  T h ese  r e s u lts   d em o n s tr ate  th e  ef f ec tiv en ess   o f   d ee p   lear n in g   f o r   d is tin g u is h in g   v is u ally   s im ilar   tr ad itio n al  ar t f o r m s .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,  Vo l.  1 5 ,   No .   4 ,  D e c em b er   20 2 6 :   1 5 2 3 - 1 5 3 1   1530   B ey o n d   p er f o r m a n ce ,   th e  f in d in g s   co n tr ib u te  to   c u ltu r al  in f o r m atics  b y   p r o v id in g   a  b aselin e  d ataset  an d   m et h o d o lo g y   f o r   tr ib al  a r t  class if icatio n .   Ho wev er ,   th e   s tu d y   is   lim ited   b y   d a taset  s iz e,   class   im b alan ce   r is k s ,   an d   r elian ce   o n   2 D  im a g e  v ar iatio n s .   Fu tu r e   r esear ch   m ay   e x ten d   th is   wo r k   b y   e x p an d in g   th e  d ataset,   ex p lo r in g   g en er ativ e   au g m e n tatio n   ( GANs) ,   i n teg r atin g   ex p lain a b le  AI   m eth o d s   to   h ig h lig h t  d ec is io n   r eg io n s ,   an d   d ev elo p in g   m o b ile  ap p licatio n s   to   s u p p o r t r ea l - t im e  ar t r ec o g n itio n   an d   ed u ca tio n .       F UNDING   I NF O R M A T I O N   T h e  au th o r s   s tate  th at  n o   f u n d i n g   was  in v o lv e d .       AUTHO R  CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al   u s es  th e  C o n t r ib u to r   R o les  T a x o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize   in d iv i d u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .     Na m e  o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Ma lay   S.  B h att   ✓   ✓   ✓     ✓   ✓     ✓   ✓   ✓     ✓       Ap u r v a  A.   Me h ta     ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓     ✓       C   :    C o n c e p t u a l i z a t i o n   M   :    M e t h o d o l o g y   So   :    So f t w a r e   Va   :    Va l i d a t i o n   Fo   :    Fo r mal   a n a l y s i s   I   :    I n v e s t i g a t i o n   R   :    R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi   :    Vi su a l i z a t i o n   Su   :    Su p e r v i s i o n   P   :    P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu   :    Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT     T h e  au th o r s   s tate  n o   co n f lict o f   in ter est.       DATA AV AI L AB I L I T Y   Data   av ailab ilit y   d o es n o t a p p l y   to   th is   p ap e r   as n o   n ew  d ata  wer e  cr ea ted   o r   an aly ze d   in   th is   s tu d y .       RE F E R E NC E S    [ 1 ]   S .   S o n e r ,   R .   Li t o r i y a ,   R .   K h a t r i ,   A .   A .   H u ss a i n ,   S .   P a g a r e ,   a n d   S .   K .   K u s h w a h a ,   “ R e a l - t i m e   f a c e   m a sk   d e t e c t i o n   i n   m a ss g a t h e r i n g   t o   r e d u c e   C O V I D - 1 9   s p r e a d , ”   J o u rn a l   o f   A u t o m a t i o n ,   M o b i l e   Ro b o t i c s  a n d   I n t e l l i g e n t   S y st e m s ,   p p .   5 1 – 5 8 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 4 3 1 3 / j a mr i s/ 1 - 2 0 2 3 / 7 .   [ 2 ]   R .   C h a n d r a   a n d   M .   H a j i a r b a b i ,   “ S k i n   l e s i o n   d e t e c t i o n   u s i n g   d e e p   l e a r n i n g , ”   J o u r n a l   o f   A u t o m a t i o n ,   Mo b i l e   Ro b o t i c s  a n d   In t e l l i g e n t   S y s t e m s ,   v o l .   1 6 ,   n o .   3 ,   p p .   5 6 – 6 4 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 4 3 1 3 / j a mr i s/ 3 - 2 0 2 2 / 2 4 .   [ 3 ]   S .   Li o n g ,   Y .   H u a n g ,   S .   Li ,   Z.   H u a n g ,   J.  M a ,   a n d   Y .   S .   G a n ,   “ A u t o mat i c   t r a d i t i o n a l   C h i n e s e   p a i n t i n g   c l a ss i f i c a t i o n :   A   b e n c h mar k i n g   a n a l y si s, ”   C o m p u t a t i o n a l   I n t e l l i g e n c e ,   v o l .   3 6 ,   n o .   3 ,   p p .   1 1 8 3 – 1 1 9 9 ,   A u g .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 1 1 / c o i n . 1 2 3 2 8 .   [ 4 ]   L.   Q i a o ,   X .   G u o ,   a n d   W .   Li ,   “ C l a ss i f i c a t i o n   o f   C h i n e s e   a n d   w e s t e r n   p a i n t i n g   i ma g e s  b a se d   o n   b r u sh s t r o k e s   f e a t u r e , ”   L e c t u re   N o t e s  i n   C o m p u t e r   S c i e n c e ,   v o l .   1 2 5 2 3   LN C S ,   p p .   3 2 5 – 3 3 7 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 0 3 0 - 6 5 7 3 6 - 9 _ 3 0 .   [ 5 ]   M .   G h o s h ,   S .   M .   O b a i d u l l a h ,   F .   G h e r a r d i n i ,   a n d   M .   Zd i ma l o v a ,   “ C l a ssi f i c a t i o n   o f   g e o met r i c   f o r ms  i n   mo s a i c s  u si n g   d e e p   n e u r a l   n e t w o r k , ”   J o u r n a l   o f   I m a g i n g ,   v o l .   7 ,   n o .   8 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / j i m a g i n g 7 0 8 0 1 4 9 .   [ 6 ]   F .   X u   e t   a l . ,   “ Ex t e n si v e   c l a ss i f i c a t i o n   o f   v i s u a l   a r t   p a i n t i n g s   f o r   e n h a n c i n g   e d u c a t i o n   s y st e m  u s i n g   h y b r i d   S V M - A N N   w i t h   s p a r se   met r i c   l e a r n i n g   b a se d   o n   k e r n e l   r e g r e s si o n , ”   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   I n t e r a c t i v e   M u l t i m e d i a   a n d   Ar t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e ,   v o l .   7 ,   n o .   2 ,   p p .   2 2 4 – 2 3 1 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 9 7 8 1 / i j i ma i . 2 0 2 1 . 1 0 . 0 0 1 .   [ 7 ]   S .   h u a   Z h o n g ,   X .   H u a n g ,   a n d   Z.   X i a o ,   “ F i n e - a r t   p a i n t i n g   c l a ss i f i c a t i o n   v i a   t w o - c h a n n e l   d u a l   p a t h   n e t w o r k s,”   I n t e rn a t i o n a l   J o u rn a l   o f   M a c h i n e   L e a rn i n g   a n d   C y b e r n e t i c s ,   v o l .   1 1 ,   n o .   1 ,   p p .   1 3 7 – 1 5 2 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 3 0 4 2 - 0 1 9 - 0 0 9 6 3 - 0.   [8 ]   C .   S a n d o v a l ,   E .   P i r o g o v a ,   a n d   M .   L e c h ,   “ Tw o - st a g e   d e e p   l e a r n i n g   a p p r o a c h   t o   t h e   c l a ss i f i c a t i o n   o f   f i n e - a r t   p a i n t i n g s, ”   I EE E   Ac c e ss ,   v o l .   7 ,   p p .   4 1 7 7 0 – 4 1 7 8 1 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 1 9 . 2 9 0 7 9 8 6 .   [ 9 ]   J.  D u B o i s,   “ U si n g   c o n v o l u t i o n a l   n e u r a l   n e t w o r k s  t o   c l a ssi f y   a r t   g e n r e , ”   S t a n f o r d   U n i v . ,   2 0 1 5 .   [ 1 0 ]   X .   L i u ,   “ A r t   p a i n t i n g   i ma g e   c l a s si f i c a t i o n   b a se d   o n   n e u r a l   n e t w o r k , ”   C o m p u t a t i o n a l   I n t e l l i g e n c e   a n d   N e u r o s c i e n c e ,   v o l .   2 0 2 2 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 2 2 / 3 1 1 9 6 0 4 .   [ 1 1 ]   K .   L.   H u a ,   T.   T .   H o ,   K .   A .   J a n g t j i k ,   Y .   J.   C h e n ,   a n d   M .   C .   Y e h ,   “ A r t i s t - b a sed   p a i n t i n g   c l a ss i f i c a t i o n   u s i n g   M a r k o v   r a n d o m   f i e l d s   w i t h   c o n v o l u t i o n   n e u r a l   n e t w o r k , ”   Mu l t i m e d i a   T o o l s  a n d   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   7 9 ,   n o .   1 7 – 1 8 ,   p p .   1 2 6 3 5 – 1 2 6 5 8 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 0 4 2 - 0 1 9 - 0 8 5 4 7 - 4.   [ 1 2 ]   U .   K u l k a r n i ,   S .   M .   M e e n a ,   S .   V .   G u r l a h o su r ,   a n d   U .   M u d e n g u d i ,   “ C l a ss i f i c a t i o n   o f   c u l t u r a l   h e r i t a g e   si t e s u s i n g   t r a n sf e r   l e a r n i n g , ”   Pro c e e d i n g s  -   2 0 1 9   I E EE  5 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   M u l t i m e d i a   Bi g   D a t a ,   Bi g M M  2 0 1 9 ,   p p .   3 9 1 – 3 9 7 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / B i g M M . 2 0 1 9 . 0 0 0 2 0 .   [ 1 3 ]   S .   V a r sh n e y ,   C .   V .   La k s h mi ,   a n d   C .   P a t v a r d h a n ,   “ M a d h u b a n i   A r t   c l a ssi f i c a t i o n   u si n g   t r a n sf e r   l e a r n i n g   w i t h   d e e p   f e a t u r e   f u s i o n   a n d   d e c i si o n   f u s i o n - b a se d   t e c h n i q u e s, ”   E n g i n e e r i n g   A p p l i c a t i o n s  o f   A rt i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e ,   v o l .   1 1 9 ,   2 0 2 3 ,   d o i :  1 0 . 1 0 1 6 / j . e n g a p p a i . 2 0 2 2 . 1 0 5 7 3 4 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6       A u to ma tic  mu lti - cla s s   cla s s ific a tio n   o f  g eo g r a p h ica l  in d ic a tio n - ta g g ed   tr ib a l  a r t …   ( Ma la y  S .   B h a tt )   1531   [ 1 4 ]   J.  S h a r m a ,   “ Tr i b a l   a r t s  o f   I n d i a , ”   H o l i d i f y ,   2 0 2 6 .   h t t p s : / / w w w . h o l i d i f y . c o m / p a g e s / t r i b a l - a r t - of - i n d i a - 4 4 9 7 . h t m l   ( a c c e ss e d   A u g .   1 8 ,   2 0 2 6 ) .   [ 1 5 ]   U p e n d r a   M a h a r a t h i   S h i l p   A n u sa n d h a n   S a n st h a n ,   “ M a n j u sh a   A r t , ”   2 0 2 6 .   h t t p : / / u ms a s. o r g . i n / e n / c r a f t s/ m a n j u sh a - a r t   ( a c c e sse d   A u g .   1 8 ,   2 0 2 6 ) .   [ 1 6 ]   I .   S a n t o s,   L .   C a s t r o ,   N .   R o d r i g u e z - F e r n a n d e z ,   Á .   T o r r e n t e - P a t i ñ o ,   a n d   A .   C a r b a l l a l ,   “ A r t i f i c i a l   n e u r a l   n e t w o r k s   a n d   d e e p   l e a r n i n g   i n   t h e   v i su a l   a r t s :   a   r e v i e w , ”   N e u r a l   C o m p u t i n g   a n d   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   3 3 ,   n o .   1 ,   p p .   1 2 1 – 1 5 7 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s0 0 5 2 1 - 020 - 0 5 5 6 5 - 4.   [ 1 7 ]   C .   H e r n a n d e z - O l i v a n   a n d   J.   R .   B e l t r á n ,   “ M u s i c   c o mp o s i t i o n   w i t h   d e e p   l e a r n i n g :   a   r e v i e w , ”   S i g n a l s   a n d   C o m m u n i c a t i o n   T e c h n o l o g y ,   p p .   2 5 – 5 0 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 0 3 1 - 1 8 4 4 4 - 4 _ 2 .   [ 1 8 ]   M .   H .   S a l e e m,  J .   P o t g i e t e r ,   a n d   K .   M .   A r i f ,   “ A u t o m a t i o n   i n   a g r i c u l t u r e   b y   ma c h i n e   a n d   d e e p   l e a r n i n g   t e c h n i q u e s:   a   r e v i e w   o f   r e c e n t   d e v e l o p me n t s , ”   Pre c i si o n   A g r i c u l t u re ,   v o l .   2 2 ,   n o .   6 ,   p p .   2 0 5 3 – 2 0 9 1 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 1 1 9 - 021 - 0 9 8 0 6 - x.   [ 1 9 ]   C .   B h a t t ,   I .   K u mar,  V .   V i j a y a k u m a r ,   K .   U .   S i n g h ,   a n d   A .   K u mar,  “ T h e   s t a t e   o f   t h e   a r t   o f   d e e p   l e a r n i n g   mo d e l s i n   me d i c a l   sc i e n c e   a n d   t h e i r   c h a l l e n g e s, ”   M u l t i m e d i a   S y s t e m s ,   v o l .   2 7 ,   n o .   4 ,   p p .   5 9 9 – 6 1 3 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s0 0 5 3 0 - 0 2 0 - 0 0 6 9 4 - 1.   [ 2 0 ]   X .   L i u ,   “ D e e p   l e a r n i n g   i n   m a r k e t i n g :   a   r e v i e w   a n d   r e s e a r c h   a g e n d a , ”   Art i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   i n   M a rk e t i n g ,   p p .   2 3 9 – 2 7 1 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 8 / s 1 5 4 8 - 6 4 3 5 2 0 2 3 0 0 0 0 0 2 0 0 1 4 .   [ 2 1 ]   S .   P r a d e e p   a n d   Y .   K .   S h a r ma,   “ D e e p   l e a r n i n g   b a s e d   r e a l   t i me   o b j e c t   r e c o g n i t i o n   f o r   s e c u r i t y   i n   a i r   d e f e n se , ”   i n   Pr o c e e d i n g s   o f   t h e   2 0 1 9   6 t h   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   C o m p u t i n g   f o r  S u s t a i n a b l e   G l o b a l   D e v e l o p m e n t ,   I N D I A C o m   2 0 1 9 ,   2 0 1 9 ,   p p .   2 9 5 – 2 9 8 .   [ 2 2 ]   H .   H i a r y ,   H .   S a a d e h ,   M .   S a a d e h ,   a n d   M .   Y a q u b ,   “ F l o w e r   c l a ssi f i c a t i o n   u si n g   d e e p   c o n v o l u t i o n a l   n e u r a l   n e t w o r k s, ”   I ET   C o m p u t e r   Vi si o n ,   v o l .   1 2 ,   n o .   6 ,   p p .   8 5 5 – 8 6 2 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 4 9 / i e t - c v i . 2 0 1 7 . 0 1 5 5 .   [ 2 3 ]   J.  X .   S h e e ,   K .   M .   Li m,  C .   P .   Le e ,   a n d   J.  Y .   Li m ,   “ F l o w e r   sp e c i e s  r e c o g n i t i o n   u s i n g   D e n s e N e t 2 0 1   a n d   mu l t i l a y e r   p e r c e p t r o n , ”   2 0 2 3   1 1 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   I n f o rm a t i o n   a n d   C o m m u n i c a t i o n   T e c h n o l o g y ,   I C o I C T   2 0 2 3 ,   v o l .   2 0 2 3 - A u g u s,  p p .   3 0 7 – 3 1 2 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C o I C T 5 8 2 0 2 . 2 0 2 3 . 1 0 2 6 2 5 9 3 .   [ 2 4 ]   Z.   N .   A b d u l l a h ,   Z.   A .   F f i g A b u t i h e e n ,   A .   A .   A b d u l m u n e m ,   a n d   Z .   A .   H a r j a n ,   “ O f f i c i a l   l o g o   r e c o g n i t i o n   b a s e d   o n   m u l t i l a y e r   c o n v o l u t i o n a l   n e u r a l   n e t w o r k   m o d e l , ”   T e l k o m n i k a   ( T e l e c o m m u n i c a t i o n   C o m p u t i n g   E l e c t r o n i c s   a n d   C o n t r o l ) ,   v o l .   2 0 ,   n o .   5 ,   p p .   1 0 8 3 – 1 0 9 0 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 2 9 2 8 / T EL K O M N I K A . v 2 0 i 5 . 2 3 4 6 4 .   [ 2 5 ]   C .   S h o r t e n   a n d   T.   M .   K h o s h g o f t a a r ,   “ A   su r v e y   o n   i ma g e   d a t a   a u g m e n t a t i o n   f o r   d e e p   l e a r n i n g , ”   J o u r n a l   o f   Bi g   D a t a ,   v o l .   6 ,   n o .   1 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s4 0 5 3 7 - 0 1 9 - 0 1 9 7 - 0.   [ 2 6 ]   C .   S z e g e d y ,   S .   I o f f e ,   V .   V a n h o u c k e ,   a n d   A .   A .   A l e m i ,   “ I n c e p t i o n - v 4 ,   i n c e p t i o n - R e sN e t   a n d   t h e   i mp a c t   o f   r e si d u a l   c o n n e c t i o n s  o n   l e a r n i n g , ”   3 1 st   AA AI   C o n f e re n c e   o n   A rt i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e ,   AAAI  2 0 1 7 ,   p p .   4 2 7 8 – 4 2 8 4 ,   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 6 0 9 / a a a i . v 3 1 i 1 . 1 1 2 3 1 .   [ 2 7 ]   K .   H e ,   X .   Z h a n g ,   S .   R e n ,   a n d   J .   S u n ,   “ D e e p   r e s i d u a l   l e a r n i n g   f o r   i ma g e   r e c o g n i t i o n , ”   P r o c e e d i n g s   o f   t h e   I EEE   C o m p u t e r  S o c i e t y   C o n f e re n c e   o n   C o m p u t e r  Vi s i o n   a n d   Pa t t e r n   Re c o g n i t i o n ,   v o l .   2 0 1 6 - D e c e m,  p p .   7 7 0 – 7 7 8 ,   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C V P R . 2 0 1 6 . 9 0 .   [ 2 8 ]   S .   A n u b h a   P e a r l i n e ,   V .   S a t h i e sh   K u mar,  a n d   S .   H a r i n i ,   “ A   st u d y   o n   p l a n t   r e c o g n i t i o n   u si n g   c o n v e n t i o n a l   i ma g e   p r o c e ss i n g   a n d   d e e p   l e a r n i n g   a p p r o a c h e s, ”   J o u r n a l   o f   I n t e l l i g e n t   a n d   F u zz y   S y st e m s ,   v o l .   3 6 ,   n o .   3 ,   p p .   1 9 9 7 – 2 0 0 4 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 3 2 3 3 / JI F S - 1 6 9 9 1 1 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS         Pro f.   M a la y   S .   B h a tt           wa s  b o r n   a t  B h u j   in   G u jara t,   In d ia  o n   2 0 t h   F e b r u a ry ,   1 9 8 1 .   P ro f.   B h a tt   c o m p lete d   Ba c h e lo r  o f  En g in e e rin g   wit h   sp e c ializa ti o n   in   C o m p u ter  E n g i n e e rin g   fro m   C. U.  S h a h   C o ll e g e   o f  En g in e e rin g   a n d   Tec h n o l o g y ,   S u re n d ra n a g a r,   G u jara t,   In d ia  in   th e   y e a r  2 0 0 2 .   P r o f.   B h a tt   c o m p lete d   M a ste rs  in   En g in e e ri n g   wi th   c o m p u ter  e n g in e e ri n g   a s  a  sp e c ializa ti o n   fro m   Dh a rm sin h   D e sa i  Un iv e rsity ,   Na d ia d ,   G u jara t,   In d ia i n   th e   y e a r  2 0 0 4 .   P ro f .   Bh a tt   h a s  c o m p lete d   P h . D.   in   Co m p u ter  En g in e e rin g   fr o m   Ra i  Un i v e rsity ,   A h m e d a b a d ,   G u jara t,   in   th e   y e a r  2 0 1 7 .   Th e   a u th o r’s  m a jo r   field   o f  stu d y   c o v e rs  Im a g e   P ro c e ss in g   a n d   M u lt ime d ia  In f o rm a ti o n   Re tri e v a l.   He   h a s  b e e n   wo rk in g   a s  As so c iate   P ro fe ss o r  in   th e   Co m p u ter  E n g i n e e rin g   De p a rtm e n t  a t  Dh a rm sin h   De sa i  Un iv e rs it y ,   Na d iad ,   G u jara t,   In d ia   sin c e   2 0 0 8 .   He   d e li v e rs  e x p e rt  ta lk s  a n d   se rv e s  a s  a  re v iew e r  in   in tern a ti o n a l  c o n fe re n c e s  a n d   jo u r n a ls.  He   h a s  a lso   p re se n ted   p a p e rs  in   in tern a ti o n a l  Jo u r n a ls,  IEE E  c o n fe re n c e s,  Na ti o n a l   Jo u rn a ls ,   a n d   Na ti o n a l  C o n fe re n c e s.   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  m sb c e _ s p c e @s p u . a c . in .         Pro f.   Apu r v a   A.  Mehta           wa s  b o r n   a t  Bh a v n a g a r  i n   G u jara t,   In d ia  o n   1 0 t h   Ju n e ,   1 9 9 0 .   He   c o m p lete d   B . E. ,   M . Tec h .   a n d   P h . D.   with   a   sp e c ializa ti o n   i n   Co m p u ter  E n g in e e rin g   fro m   Dh a rm sin h   De sa i  Un i v e rsit y ,   Na d ia d ,   G u jara t,   I n d ia  in   t h e   y e a rs  2 0 1 1 ,   2 0 1 4 ,   a n d   2 0 2 2   re sp e c ti v e ly .   T h e   a u t h o r’s  m a jo r  field   o f   stu d y   c o v e rs  Co m p u tatio n a l  Bi o l o g y ,   M a c h i n e   Lea rn in g ,   a n d   Im a g e   P ro c e ss in g .   He   h a s  b e e n   wo rk in g   a s  As sista n t  P ro fe ss o r  in   t h e   Co m p u ter   En g i n e e rin g   De p a rtme n t   a t  D h a rm sin h   De sa i  U n iv e r sit y ,   Na d iad ,   G u jara t,   In d ia  si n c e   2 0 1 1 .   He   d e li v e rs  e x p e rt  talk s  a n d   se rv e s  a s  a  re v iew e r  fo r   in tern a ti o n a l   c o n fe re n c e s  a n d   jo u r n a ls .     He   h a s  a lso   p re se n ted   p a p e rs   i n   i n tern a ti o n a l   jo u rn a ls   a n d   IE EE   c o n fe re n c e s.   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :   a p u rv a m e h ta. c e @d d u . a c . i n .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.