Ha sido desarrollada por el Centro de Visión por Computador de la UAB.
Investigadores del Centro de Visión por Computador de la
Universidad Autónoma de Barcelona han desarrollado una aplicación informática que reconoce automáticamente
el autor y el estilo de una obra pictórica. El sistema “aprende” a partir de una gran base de datos con más de
2.000 cuadros y deduce la autoría de obras que le son desconocidas.
Así lo cuenta en una nota de prensa la UAB, en la que explica que la
aplicación ha sido desarrollada en colaboración con investigadores del Laboratorio de Visión por Computador de la Universidad de Linköping (Suecia) y del Laboratorio Noruego de Color y Computación Visual de Gjovik (Noruega).
"La aplicación adivina con éxito el autor, entre 91 artistas posibles, en un 50 por ciento de los casos, y clasifica el estilo del cuadro con una
tasa de éxito del 60 por ciento", explica la universidad al tiempo que añade que, "aunque no tenga una fiabilidad del 100 por cien", logra una tasa de éxito elevada.
“Si comparásemos estos resultados con los que obtendrían en una encuesta a la salida de un museo de arte, con obras desconocidas a priori por el público, quizá obtendríamos una tasa similar”, aventura en el comunicado uno de los investigadores principales del estudio, Joost Van der Weijer, del
CVC.
La técnica que utiliza la aplicación se basa en dos aspectos: "Por un lado, el análisis global de la obra de arte, a partir de las características más distintivas. Por otro lado, el análisis estadístico de los pequeños detalles, como la
textura o el color, de las miles de diminutas partes en las que previamente el programa ha despedazado la imagen".
El sistema se encuentra en
fase experimental, con una base de datos de
4.266 obras pictóricas de 91 autores diferentes, la más extensa hasta la fecha para un sistema de reconocimiento de estas características. Después de “aprender” y entrenarse con 2.275 imágenes, los investigadores han comprobado la "efectividad" de la aplicación con las 1.991 obras restantes.
El estudio, publicado a la revista
Machine Vision and Applications, aporta conclusiones curiosas, como el hecho de que no todos los trazos tienen la misma facilidad para ser reconocidos: "Lorrain, Lichtenstein, Rothko, Leger o Frans Hals se reconocen con facilidad, pero las obras de Tiziano, Manet, Courbet, Ernst Giorgione o Velázquez se resisten más a la clasificación automática".