Antes de la invención de la fotografía, solo había una forma de copiar pinturas clásicas. ¡Replicando las obras de arte manualmente! Las pinturas a menudo eran reproducidas por los propios artistas o por otros artistas en el mismo taller, ya sea pintándolas o dibujándolas o grabándolas. Se creó un grabado para pinturas más famosas y luego se usó varias veces para imprimir el contorno de la pintura original. Como resultado, las pinturas creadas a partir de la impresión se pueden identificar fácilmente porque están volteadas horizontalmente y tienen colores diferentes en comparación con el original. A pesar de los esfuerzos, existen diferencias visuales entre el auténtico y la réplica, incluso si se hubiera utilizado el mismo medio.
Uno de los trabajos de los historiadores del arte es romper estas diferencias visuales, estudiar las posiciones humanas utilizadas por diferentes artistas y vislumbrar las fuerzas que las influyeron. Examinan el contenido, el estilo y el género de la obra de arte y buscan conexiones, lo que lo convierte en un asunto complicado. Pero un nuevo algoritmo revela una red de enlaces artísticos en busca de personas en varias pinturas que son similares.
Gracias a Tomas Jenicek y Ondrej Chum de la Universidad Técnica Checa de Praga. Un sistema de visión artificial puede escanear una pintura, analizar las poses de sujetos humanos en pinturas de bellas artes y buscar otras pinturas a lo largo de la historia que contengan personas representadas en las mismas poses.
El método funciona con el uso de una amplia base de datos de obras de arte recopiladas de los principales museos y galerías del mundo, incluidas las que se encuentran en línea. La base de datos en línea de Web Gallery of Art contiene 37.000 imágenes.
La técnica consta de varios pasos: recuperación de poses, coincidencia rápida de poses, verificación geométrica y verificación espacial. En la recuperación de poses, se utiliza un detector de poses entrenado para proporcionar poses humanas en la imagen y los puntos clave detectados se visualizan en un color diferente. Se utiliza un método rápido y escalable para identificar posibles coincidencias. Las poses de las imágenes se comparan de forma independiente, por lo que la relación entre las poses individuales no se considera en el primer paso. Basado en la alineación geométrica aproximada de las figuras individuales, el paso de coincidencia rápida genera una lista corta de imágenes potencialmente similares, junto con las coincidencias de poses individuales tentativas. Cuando se identifican posibles coincidencias, se realiza una validación geométrica para filtrar las imágenes cuyas poses no se pueden alinear.
La técnica arroja luz sobre conexiones previamente desconocidas entre artistas. Los historiadores pueden usar la herramienta para derivar vínculos entre diferentes artistas y sus obras. Con un número cada vez mayor de galerías y museos que optan por digitalizar sus colecciones, descubrir las relaciones entre pinturas y artistas permite que las bases de datos de arte se interconecten sin intervención humana. Es invaluable para el campo de la historia del arte rastrear el tema de la inspiración que se extiende a lo largo del tiempo y el espacio, ya que puede proporcionar una encuesta de la popularidad y evolución de un tema a medida que lo cubre.