{"id":7023,"date":"2016-06-16T11:48:59","date_gmt":"2016-06-15T13:02:27","guid":{"rendered":"http:\/\/blog.museunacional.cat\/?p=7023"},"modified":"2019-02-26T07:56:27","modified_gmt":"2019-02-26T07:56:27","slug":"la-vision-artificial-aplicada-a-las-obras-de-arte-una-nueva-mirada","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.museunacional.cat\/es\/la-vision-artificial-aplicada-a-las-obras-de-arte-una-nueva-mirada\/","title":{"rendered":"La visi\u00f3n artificial aplicada a las obras de arte: una nueva mirada"},"content":{"rendered":"
Pilar Rosado<\/h6>\n
\"Imagen<\/a>

Imagen con descriptores SIFT (Scale Invariant Feature Transform<\/em>, Lowe, 2001) de Pilar Rosado.<\/p><\/div>\n

Hemos invitado a la Dra. Pilar Rosado a compartir los aspectos m\u00e1s destacados de su investigaci\u00f3n sobre la visi\u00f3n artificial aplicada al arte, materia de su tesis doctoral. Es un art\u00edculo de una especializaci\u00f3n fuera de lo habitual en blogs, pero explicado de una forma sencilla y con unas im\u00e1genes muy esclarecedoras, creemos que resulta de alto inter\u00e9s por las posibilidades de nuevas conexiones visuales entre obras de arte.<\/em><\/p>\n

Las t\u00e9cnicas de visi\u00f3n artificial ponen a nuestro alcance nuevas posibilidades de aproximaci\u00f3n a las colecciones de las instituciones art\u00edsticas. Presentamos aqu\u00ed ese punto de vista alternativo que puede servir para incentivar tanto el inter\u00e9s del p\u00fablico como de los estudiosos.<\/p>\n

Utilizando modelos de visi\u00f3n artificial que emulan a los estadios iniciales de la percepci\u00f3n visual humana, hemos podido categorizar grandes conjuntos de im\u00e1genes de obra abstracta, en concreto del artista Antoni T\u00e0pies. Las im\u00e1genes han sido analizadas en base a sus caracter\u00edsticas compositivas, crom\u00e1ticas y organizativas<\/strong>, sin necesidad de realizar ninguna anotaci\u00f3n textual sobre \u00e9stas, para que las analog\u00edas encontradas nos acerquen a los valores originales del creador y los hagan m\u00e1s comprensibles.<\/p>\n

El todo es m\u00e1s que la suma de las partes<\/h3>\n

Los artistas son generadores especialistas de im\u00e1genes, en su proceso creativo las producen constantemente.\u00a0En las colecciones de im\u00e1genes de artistas hay unos lazos de uni\u00f3n, de parentescos formales, que hacen que constituyan una familia de significado com\u00fan.<\/strong><\/p>\n

\"Reservas<\/a>

Reservas del MUSAC. Kor\u00e9 Escobar muestra la obra de Daniel Verbis. Foto: Jes\u00fas F. Salvadores, Diario de Le\u00f3n<\/a><\/em><\/p><\/div>\n

La ordenaci\u00f3n y categorizaci\u00f3n de una gran colecci\u00f3n de im\u00e1genes nos da una inestimable visi\u00f3n global del conjunto. En el terreno de la creaci\u00f3n art\u00edstica y su ense\u00f1anza, constituye una pr\u00e1ctica muy habitual colocar grupos de im\u00e1genes fotogr\u00e1ficas, esculturas o pinturas, unas junto a otras. Resulta sorprendente observar como los objetos visuales dialogan entre s\u00ed, unas veces en armon\u00eda y otras contradici\u00e9ndose<\/strong>. As\u00ed el artista, el profesor o el estudiante de arte tienen a su alcance una informaci\u00f3n que, tratando los mismos objetos de forma aislada, ser\u00eda inaccesible<\/strong>. Este aspecto es especialmente valioso cuando se trata de estudiar im\u00e1genes de contenido abstracto, ya que en ellas el tema, el significado o el sentido no es producto de un acuerdo social, sino que se trata de resonancias visuales y sincron\u00edas que el artista creador relaciona y vincula<\/strong>.<\/p>\n

Nuevas tecnolog\u00edas: algoritmos de visi\u00f3n por computador<\/h3>\n

Las nuevas tecnolog\u00edas permiten la digitalizaci\u00f3n de estos contenidos y favorecen el r\u00e1pido acceso a su visualizaci\u00f3n. Pero para buscar relaciones genuinas entre im\u00e1genes, de contenido visual propio, son necesarias herramientas de b\u00fasqueda sofisticadas<\/strong>, que no requieran anotaci\u00f3n textual, dado que ese mismo escrito condicionar\u00eda las relaciones que la imagen podr\u00eda establecer a posteriori. A este trabajo se dedica un subcampo de la inteligencia artificial, la visi\u00f3n por computador<\/strong>.<\/p>\n

Del p\u00edxel a las resonancias visuales<\/h3>\n

\u00bfDe qu\u00e9 forma podemos extrapolar informaci\u00f3n sobre las caracter\u00edsticas globales de una imagen, partiendo \u00fanicamente de unos p\u00edxeles concretos?<\/p>\n

En 1997, el neurobi\u00f3logo Tanaka<\/a> publica sus conclusiones sobre los mecanismos neuronales del reconocimiento de objetos en primates y en 2001, el experto en visi\u00f3n artificial Lowe<\/a>, en base a esa informaci\u00f3n, describe un sistema de visi\u00f3n por computador basado en descriptores como escala, translaci\u00f3n, rotaci\u00f3n, iluminaci\u00f3n y los denomina descriptores SIFT (Scale Invariant Feature Transform<\/em>). Encuentra la mejor soluci\u00f3n de compromiso entre rendimiento y rapidez usando una cuadr\u00edcula de muestreo de gradientes de 16 x 16 p\u00edxeles. Cada una de estas peque\u00f1as regiones resumir\u00eda la informaci\u00f3n de la regi\u00f3n circundante de la imagen.<\/p>\n

As\u00ed, podr\u00edamos decir que el algoritmo inform\u00e1tico, mediante este modelo, \u201crecorta\u201d todas las im\u00e1genes de la colecci\u00f3n en peque\u00f1os fragmentos de 16 x 16 p\u00edxeles<\/strong> y los agrupa en funci\u00f3n de las distancias matem\u00e1ticas entre sus descriptores SIFT. A cada uno de estos grupos que se establecen los denominamos \u201cpalabra visual\u201d y el total conforma el \u201cvocabulario visual\u201d de la colecci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
\"Foto2\"<\/a><\/td>\n\"Foto3\"<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Con esta informaci\u00f3n, el sistema es capaz de determinar que se producen concurrencias de estas \u201cpalabras visuales\u201d en determinadas im\u00e1genes<\/strong>. Por ejemplo, si se tratase de retratos, concurren en ellos dos ojos, nariz, boca y frente. El sistema agrupar\u00e1 todas las im\u00e1genes con rostros en la categor\u00eda \u201cretrato\u201d, y esta categor\u00eda constituir\u00eda lo que llamamos \u201caspecto latente\u201d.<\/p>\n

\"Foto4\"<\/a><\/p>\n

La visi\u00f3n artificial aplicada a la obra de Antoni T\u00e0pies<\/h3>\n

La Fundaci\u00f3 Antoni T\u00e0pies<\/a> de Barcelona nos ha facilitado amablemente el acceso a su colecci\u00f3n para realizar el presente estudio.<\/p>\n

Hemos aplicado modelos de visi\u00f3n artificial sobre un conjunto de 434 im\u00e1genes<\/strong> de obras del artista de diferentes \u00e9pocas y realizadas con m\u00faltiples t\u00e9cnicas sobre varios soportes \u2013grabados, acuarelas, dibujos, pinturas y collages<\/em>.<\/p>\n

Pasamos a mostrar y describir brevemente algunos de los aspectos latentes detectados por el algoritmo, sin ninguna intervenci\u00f3n manual.<\/p>\n

Aspecto latente 1<\/strong>:\u00a0Presenta gran cantidad de espacio vac\u00edo, mesurado, con varios motivos muy estudiados, situados en posici\u00f3n m\u00e1s o menos central o equilibrada.<\/p>\n

\"Aspecte<\/a>

1. Llull-T\u00e0pies, 1985. \u00a9 Comissi\u00f3 T\u00e0pies, VEGAP. De la fotografia: \u00a9 Llu\u00eds Bover, 2016 2. Cartes per a la Teresa, 1974. \u00a9 Comissi\u00f3 T\u00e0pies, VEGAP. De la fotografia: \u00a9 Llu\u00eds Bover, 2016 3. Terra d’ombra I, 1998. \u00a9 Fundaci\u00f3 Antoni T\u00e0pies, Barcelona \/ VEGAP. De la fotografia: \u00a9 Gasull Fotografia, 2016<\/p><\/div>\n

Aspecto latente 2<\/strong>: Contiene obras ejecutadas con un trazo vigoroso de color oscuro sobre fondo m\u00e1s claro.<\/p>\n

\"aspecte<\/a>

1. Dans la double d\u00e9pendance du dit, 1984. 2. A. T\u00e0pies. Cat\u00e0leg. Sala Gaspar, Barcelona, 1969. 3. Air, 1971. \u00a9 Comissi\u00f3 T\u00e0pies, VEGAP. De les fotografies: \u00a9 Llu\u00eds Bover, 2016<\/p><\/div>\n

Aspecto latent 3<\/strong>:\u00a0Agrupa obras que presentan una distribuci\u00f3n dispersa de zonas claras de tinta m\u00e1s plana, aunque no totalmente lisa, con zonas m\u00e1s gris\u00e1ceas en las que la pincelada no es totalmente densa (trazo texturizado).<\/p>\n

\"Aspecte<\/a>

1. Int\u00e9rieur avec figures, 1987. 2. L’estaci\u00f3, 1984. 3. Ce que je vous dis trois fois est vrai, 1982. \u00a9 Comissi\u00f3 T\u00e0pies, VEGAP. De les fotografies: \u00a9 Llu\u00eds Bover, 2016<\/p><\/div>\n

Aspecto latente 4<\/strong>: Aglutina obras que presentan una superficie punteada o en la que la pintura parece haber sido vaporizada, en general, textura granulada.<\/p>\n

\"Aspecte<\/a>

1, 3 i 4. Tres aiguaforts, 1943. \u00a9 Comissi\u00f3 T\u00e0pies, VEGAP. De la fotografia: \u00a9 Llu\u00eds Bover, 2016. 2. Origen. S\u00e8rie Hist\u00f2ria Natural, 1950-1951. \u00a9 Fundaci\u00f3 Antoni T\u00e0pies, Barcelona \/ VEGAP. De la fotografia: \u00a9 Gasull Fotografia, 2016<\/p><\/div>\n

Aspecto latente 5<\/strong>: Est\u00e1 formado por obras con pocos trazos amplios y gestuales. Son pinceladas oscuras sobre fondo m\u00e1s claro. Tendencia a que el motivo principal se sit\u00fae en el centro y alcance toda la imagen.<\/p>\n

\"Aspecte<\/a>

1. S\u00e8rie negre n\u00famero XIV, 1967. \u00a9 Fundaci\u00f3 Antoni T\u00e0pies, Barcelona \/ VEGAP. De la fotografia: \u00a9 Gasull Fotografia, 2016. 2. S\u00e8rie negre n\u00famero III, 1967. \u00a9 Fundaci\u00f3 Antoni T\u00e0pies, Barcelona \/ VEGAP. De la fotografia: \u00a9 Gasull Fotografia, 2016. 3. \u00c9quation, 1987. \u00a9 Comissi\u00f3 T\u00e0pies, VEGAP. De la fotografia: \u00a9 Llu\u00eds Bover, 2016<\/p><\/div>\n

Aspecto latente 6<\/strong>: Presenta im\u00e1genes de atm\u00f3sfera difusa con un tratamiento vaporoso y difuminado.<\/p>\n

\"Aspecte<\/a>

1. Esb\u00f3s, 1958. \u00a9 Fundaci\u00f3 Antoni T\u00e0pies, Barcelona \/ VEGAP. De la fotografia: \u00a9 Gasull Fotografia, 2016. 2. Llull-T\u00e0pies, 1985. \u00a9 Comissi\u00f3 T\u00e0pies, VEGAP. De la fotografia: \u00a9 Llu\u00eds Bover, 2016. 3. Dibuix, 1948. \u00a9 Fundaci\u00f3 Antoni T\u00e0pies, Barcelona \/ VEGAP. De la fotografia: \u00a9 Gasull Fotografia, 2016<\/p><\/div>\n

El sistema aprende<\/h3>\n

Un beneficio a\u00f1adido a la ordenaci\u00f3n de la propia colecci\u00f3n es que, una vez establecidos los aspectos latentes como categor\u00edas, el sistema \u201caprende\u201d<\/strong>, este modelo permitir\u00eda de manera autom\u00e1tica clasificar im\u00e1genes de otras colecciones, siguiendo los criterios est\u00e9ticos de las categor\u00edas encontradas<\/p>\n

Es imposible realizar este tipo de estudios sobre grandes colecciones de otra forma, por las evidentes limitaciones de accesibilidad a las obras y de capacidad humana de an\u00e1lisis. Y, aunque toda categorizaci\u00f3n es por definici\u00f3n subjetiva al estar sustentada en un criterio determinado, la tecnolog\u00eda digital nos ofrece esta forma de aproximarnos a una informaci\u00f3n que, de otra manera, quedar\u00eda imposibilitada por la magnitud de contenido visual almacenado.<\/p>\n

El sistema que hemos descrito permitir\u00eda los estudios sobre diferentes per\u00edodos del mismo artista, o sobre colecciones de diferentes artistas o \u00e9pocas, con los mismos criterios<\/strong>. De esa manera, los resultados obtenidos se podr\u00edan comparar, sin riesgo de caer en interpretaciones subjetivas condicionadas por las preferencias o conocimientos previos. Y una herramienta de consulta de este tipo, puesta al alcance del p\u00fablico del museo, le permitir\u00eda establecer sus propios criterios est\u00e9ticos de selecci\u00f3n.<\/p>\n

Agradecimientos<\/strong><\/h5>\n
Agradecemos la amabilidad del archivo de la Fundaci\u00f3 Antoni T\u00e0pies de Barcelona y de la Comisi\u00f3n T\u00e0pies que nos han facilitado el acceso a la colecci\u00f3n de obra gr\u00e1fica, pinturas y libros de artista de Antoni T\u00e0pies, y especialmente a sus directores, Laurence Rassel i Carles Guerra, por su disposici\u00f3n a facilitar nuestra investigaci\u00f3n.<\/h5>\n

Enlaces recomendados<\/h3>\n

Formas latentes: protocolos de visi\u00f3n artificial para la detecci\u00f3n de analog\u00edas aplicados a la catalogaci\u00f3n y creaci\u00f3n art\u00edstica.<\/a> Tesi doctoral, Pilar Rosado<\/p>\n

La imagen toma la palabra: construcci\u00f3n de un vocabulario visual<\/a>, Congresos de la Universitat Polit\u00e8cnica de Val\u00e8ncia<\/p>\n

Semantic-Based Image Analysis with the Goal of Assisting Artistic Creation<\/a>.<\/p>\n

Intersecciones entre visi\u00f3n artificial y mirada art\u00edstica<\/a>, Universitat de Barcelona<\/p>\n

Pilar Rosado
\nInvestigadora del grupo BRAC de la Universitat de Barcelona<\/h6>\n

Est\u00e1 totalmente prohibida cualquier forma de reproducci\u00f3n, distribuci\u00f3n, comunicaci\u00f3n p\u00fablica o transformaci\u00f3n total o parcial de las im\u00e1genes sin el permiso escrito de los titulares de explotaci\u00f3n.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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