Widzenie maszynowe może dostrzec nieznane powiązania między klasycznymi dziełami sztuki

Obraz czterech obrazów z podobnie upozowanymi tematami

Jednym z ważnych pytań, które zadają historycy sztuki, jest wpływ innych na wielkich artystów. Badają styl, treść i gatunek dzieła sztuki oraz szukają powiązań i wpływów między artystami.

To złożony biznes. W czasach przed fotografią jedynym sposobem kopiowania dzieła sztuki było ręczne kopiowanie. Rzeczywiście, ten rodzaj pracy był powszechny. Artyści często powielali własne prace lub prace innych w tym samym studiu, a kopii było mnóstwo.

Ale celem tej formy kopiowania nie zawsze było odtworzenie oryginału. Często artyści wykorzystywali istniejące obrazy jako punkt wyjścia do własnej pracy, która odzwierciedlałaby kompozycję lub pozę oryginału. Rzeczywiście, istnieje wiele przykładów identycznych postaci ludzkich w tej samej pozie na zupełnie różnych obrazach.

Tak więc historia sztuki jest złożoną siecią powiązań między artystami i ich dziełami, często nakreśloną wpływami na oryginalne dzieła, częściowe kopie i kompletne kopie.

Ważną rolę odgrywa w tym ludzka poza. Jednym z zadań historyka sztuki jest rozerwanie tej sieci, zbadanie ludzkich póz używanych przez różnych artystów i dostrzeżenie sił, które na nich wpłynęły.

Dziś jest to łatwiejsze dzięki pracy Tomasa Jeniceka i Ondreja Chuma na Czeskim Uniwersytecie Technicznym w Pradze. Ci faceci używali systemu widzenia maszynowego do analizowania póz ludzi na obrazach artystycznych na przestrzeni dziejów. Następnie szukają innych obrazów przedstawiających ludzi w tych samych pozach.

Technika ujawnia nieznane wcześniej powiązania między sztuką a artystami. Dodaje potężne nowe narzędzie do arsenału, z którego mogą korzystać historycy sztuki, z potencjałem zmiany sposobu, w jaki rozumiemy historię sztuki.

Metoda jest stosunkowo prosta i opiera się na obszernych bazach danych, które historycy sztuki stworzyli w ostatnich latach. Zdigitalizowały one kolekcje wielu najlepszych muzeów i galerii na świecie, a wiele z nich jest publicznie dostępnych online. Te bazy danych nagle stają się podatne na analizę przez inteligencję maszynową.

W tym samym czasie inni badacze opracowali algorytmy widzenia maszynowego, które mogą określić ludzką pozę na podstawie obrazu 2D. Prawdopodobnie najbardziej zaawansowany jest algorytm o nazwie OpenPose, program typu open source do wykrywania pozy na obrazach 2D w czasie rzeczywistym, opracowany na Uniwersytecie Carnegie Mellon w Pittsburghu.

Jenicek i Chum używają tego oprogramowania do wyszukiwania podobnych póz w bazie danych obrazów z ręcznie dodanymi adnotacjami. Stanowi to rodzaj złotego standardu.

Mówią, że zautomatyzowany proces z łatwością przewyższa inne sposoby znajdowania podobnych obrazów. Eksperymentalnie pokazujemy, że wyraźne dopasowywanie ludzkiej pozy jest lepsze niż standardowe metody wyszukiwania obrazów oparte na treści na ręcznie opatrzonym adnotacjami zbiorze danych do przesyłania kompozycji dzieł sztuki.

Następnie szukają podobnych póz w internetowej bazie danych o nazwie Web Gallery of Art, która zawiera 37 000 zdjęć. Naukowcy twierdzą, że ich algorytm odkrył szeroki zakres powiązań między obrazami, których nie można byłoby zidentyfikować innymi sposobami (patrz zdjęcie).

Oczywiście algorytm nie jest doskonały. Znajduje szereg fałszywych trafień, w których pozy na różnych zdjęciach wydają się podobne, ale po oględzinach okazują się zupełnie inne.

Nie jest to bynajmniej pierwsza próba wykorzystania wizji maszynowej do studiowania sztuk pięknych. Naukowcy już wykorzystał algorytmy, aby znaleźć uderzające nowe powiązania między dziełami sztuki na podstawie ogólnej kompozycji obrazu.

Szacowanie ludzkiej pozy jest znacznie trudniejsze dla maszyn niż badanie ogólnego składu, więc wprowadzenie tej technologii do świata sztuki zajęło więcej czasu. Ale przewaga ludzi w sztuce jest tak duża, że ​​ta technika ma znaczny potencjał.

Oferuje nowy, potężny sposób analizowania dzieł sztuki na przestrzeni wieków i badania, w jaki sposób kopie i odmiany ludzkich póz wpłynęły na artystów. To, jak historycy sztuki używają tego nowego narzędzia, będzie fascynujące.

Nr ref.: arxiv.org/abs/1907.03537 : Łączenie sztuki poprzez ludzkie pozy

ukryć