Dos investigadores de la Universidad Técnica Checa en Praga, Tomas Jenicek y Ondrej Chum, están utilizando un algoritmo para analizar poses de sujetos humanos en diferentes piezas artísticas a lo largo de la historia para encontrar semejanzas e  influencias. 

  • 13 agosto, 2019

En los últimos años, se han invertido numerosos esfuerzos para digitalizar el arte. Esto incluye el escaneo de papel existente, catálogos y la adquisición de nuevos escanners digitales. Las colecciones digitales permitirán la preservación y el acceso al patrimonio cultural, así como al análisis eficiente de trabajos individuales o relaciones entre ellos.

En un estudio, Tomas Jenicek y Ondrej Chum, investigadores de la Universidad Técnica Checa en Praga, exponen el descubrimiento de vínculos entre obras de arte basadas en Apariencia visual de las figuras humanas en ellos.

El método para analizar semejanzas entre distintas obras de arte a través de un algoritmo es relativamente sencillo. La fórmula utiliza bases de datos que los historiadores del arte han creado en los últimos años y que han almacenado las colecciones de los mejores museos y galerías del mundo, tras haberlas digitalizado. Muchas de ellas están disponibles online y al alcance de cualquiera. Estas bases de datos se han vuelto repentinamente susceptibles de análisis por la inteligencia artificial (IA).

Jenicek y Chum han usado este software para buscar poses similares en una base de datos de imágenes anotadas manualmente que actúa como una especie de criterio de referencia.  Según aseguran, este proceso automatizado supera fácilmente otras formas de encontrar imágenes similares.

“Sol y Sombra” de Pablo Picasso (izquierda) y “Hombre con un violín” de Georges Braque (derecha), ambos pintados en 1912.

“Hemos demostrado de forma experimental que el emparejamiento directo de posturas humanas es superior a los métodos de recuperación de imágenes basados en contenido estándar de un conjunto de datos sobre composición de arte anotados manualmente”, afirman los investigadores.

Después, han continuado buscando poses similares en una base de datos online llamada Web Gallery of Art, que contiene 37.000 imágenes. Los investigadores sostienen que su algoritmo descubrió una amplia variedad de vínculos entre imágenes que habrían sido imposibles de identificar por otras vías.

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

“Viejo viñedo con mujer campesina” de Vicent Van Gogh, pintado en 1853 (izquierda) y “La Granja” de Joan Miró, pintado en 1922 (derecha).

Al mismo tiempo, otros investigadores han desarrollado algoritmos de visión artificial que pueden determinar una pose humana a partir de una imagen en 2D. El más avanzado de ellos es un algoritmo llamado OpenPose, un programa de código abierto para la detección de posturas en tiempo real en imágenes 2D desarrollado en la Universidad Carnegie Mellon en Pittsburgh (EE. UU.).

¿Inspiraciones o plagio?

A lo largo de la historia, fue una práctica común que los artistas se inspiraron el uno con el otro en un grado variable. Antes del Renacimiento, el principal valor del arte estaba en el los materiales utilizados y los autores eran solo artesanos, por lo que la variación entre las diferentes obras de arte fue bastante baja. El principal propósito del arte era la representación de los temas bíblicos y por eso, las mismas pinturas fueron copiadas varias veces sin cambios significativos.

Durante el Renacimiento, esta tendencia fue gradualmente cambiando hacia una inspiración más abstracta entre pintores. La mano de obra en sí misma comenzó a ser más valiosa que solo los materiales, por lo que la individualidad de los artistas era creciente. Una consecuencia de esto fue que algunos pintores comenzaron a copiar un tema, como la configuración mutua de personajes, animales y objetos, o la postura del individuo caracteres, en lugar de la apariencia exacta que luego puede varían ampliamente.