La visión artificial puede detectar vínculos desconocidos entre obras de arte clásicas

Imagen de cuatro pinturas con sujetos en poses similares

Una de las preguntas importantes que persiguen los historiadores del arte es cómo los grandes artistas fueron influenciados por otros. Examinan el estilo, el contenido y el género de la obra de arte y buscan conexiones e influencias entre los artistas.

Ese es un negocio complejo. Antes de la fotografía, la única forma de copiar una obra de arte era a mano. De hecho, este tipo de trabajo era común. Los artistas a menudo replicaban su propio trabajo o el trabajo de otros en el mismo estudio, y abundaban las copias.

Pero el objetivo de esta forma de copia no siempre fue reproducir el original. A menudo, los artistas utilizaron imágenes existentes como punto de partida para su propio trabajo, que reflejaría la composición o la pose del original. De hecho, hay muchos ejemplos de figuras humanas idénticas en la misma pose en pinturas completamente diferentes.

Entonces, la historia del arte es una red compleja de vínculos entre los artistas y sus obras, a menudo trazados en las influencias sobre las obras originales, las copias parciales y las copias completas.

La pose humana juega un papel importante en esto. Un trabajo del historiador del arte es desmenuzar esta red, estudiar las poses humanas utilizadas por diferentes artistas y vislumbrar las fuerzas que las influenciaron.

Hoy, eso se vuelve más fácil gracias al trabajo de Tomas Jenicek y Ondrej Chum en la Universidad Técnica Checa en Praga. Estos chicos han usado un sistema de visión artificial para analizar las poses de sujetos humanos en pinturas de bellas artes a lo largo de la historia. Luego buscan otras pinturas que contengan personas en las mismas poses.

La técnica revela vínculos previamente desconocidos entre el arte y los artistas. Agrega una nueva y poderosa herramienta al arsenal que los historiadores del arte pueden usar, con el potencial de cambiar la forma en que entendemos la historia del arte.

El método es relativamente sencillo y se basa en las vastas bases de datos que los historiadores del arte han creado en los últimos años. Estos han digitalizado las colecciones de muchos de los mejores museos y galerías del mundo, y muchos de ellos están disponibles abiertamente en línea. Estas bases de datos son repentinamente susceptibles de ser analizadas por inteligencia artificial.

Al mismo tiempo, otros investigadores han estado desarrollando algoritmos de visión artificial que pueden determinar una pose humana a partir de una imagen 2D. Probablemente el más avanzado es un algoritmo llamado OpenPose, un programa de código abierto para la detección de poses en tiempo real en imágenes 2D, desarrollado en la Universidad Carnegie Mellon en Pittsburgh.

Jenicek y Chum usan este software para buscar poses similares en una base de datos de imágenes anotadas manualmente. Esto actúa como una especie de patrón oro.

Dicen que el proceso automatizado supera fácilmente a otras formas de encontrar imágenes similares. Demostramos experimentalmente que la coincidencia explícita de poses humanas es superior a los métodos estándar de recuperación de imágenes basadas en contenido en un conjunto de datos de transferencia de composición de arte anotado manualmente, dicen.

Continúan buscando poses similares en una base de datos en línea llamada Web Gallery of Art, que contiene 37.000 imágenes. Los investigadores dicen que su algoritmo descubrió una amplia gama de vínculos entre imágenes que habrían sido imposibles de identificar por otros medios (ver imagen).

Por supuesto, el algoritmo no es perfecto. Encuentra una serie de falsos positivos, en los que las poses en diferentes imágenes parecen similares pero después de una inspección visual resultan ser completamente diferentes.

Este no es de ninguna manera el primer intento de utilizar la visión artificial para estudiar bellas artes. Los investigadores ya han algoritmos utilizados para encontrar nuevos vínculos sorprendentes entre obras de arte basado en la composición general de una pintura.

La estimación de la pose humana es mucho más difícil para las máquinas que estudiar la composición general, por lo que lleva más tiempo llevar esta tecnología al mundo del arte. Pero la prevalencia de los humanos en el arte es tan grande que esta técnica tiene un potencial significativo.

Ofrece una nueva y poderosa forma de analizar las obras de arte a lo largo de los siglos y de estudiar cómo las copias y variaciones de poses humanas han influido en los artistas. Será fascinante ver cómo los historiadores del arte utilizan esta nueva herramienta.

Ref: arxiv.org/abs/1907.03537 : Vincular el arte a través de las poses humanas

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