Un software revela influencias hasta ahora desconocidas entre grandes pintores

La tarea de clasificar obras de arte es bastante compleja. Al examinar una pintura, un experto puede, por lo general, determinar su estilo, género, el artista y el período al que pertenece. Los historiadores del arte a menudo van más allá, buscando influencias y conexiones entre artistas, una labor que es aún más complicada.

Así que la posibilidad de que un ordenador sea capaz de clasificar pinturas y encontrar conexiones entre ellas a primera vista puede parecer risible. Sin embargo, eso es exactamente lo que Babak Saleh y su equipo han conseguido en la Universidad de Rutgers, en Estados Unidos. Utilizando algunas de las últimas técnicas de clasificación y procesamiento de imágenes han automatizado un proceso que podría tomar años realizado de forma manual, para descubrir cómo los grandes artistas se han influenciado mutuamente. Incluso han sido capaces de detectar influencias entre artistas no reconocidas hasta ahora.

Según un artículo publicado en Physics arXiv Blog, el método automatizado se basa en una nueva técnica desarrollada en el Dartmouth College, en EEUU, junto al centro de investigación de Microsoft en Cambridge, Reino Unido, para la clasificación de imágenes de acuerdo con los conceptos visuales que contienen. Estos conceptos incluyen desde la simple descripción del objeto, a los tonos de color o descripciones más detalladas.

El análisis de imágenes se convierte de esta forma en un proceso de comparación de las palabras que las describen, para lo cual existen técnicas bien establecidas.

Conceptos visuales

Saleh y su equipo aplicaron esta técnica de Visión Artificial a más de 1.700 pinturas de 66 artistas exponentes de 13 estilos diferentes, enmarcados en el periodo desde el comienzo del siglo XV hasta el XX. Paralelamente cotejaron los datos resultantes con la opinión de expertos sobre la influencia de ciertos artistas sobre otros.

Para cada cuadro, limitaron a 3.000 el número de conceptos y puntos de interés generados, dando lugar a un listado de palabras descriptivas que consideran como una especie de vector. La tarea consiste entonces en buscar vectores similares mediante técnicas de lenguaje natural y un algoritmo de aprendizaje automático.

El problema radica en la propia definición de influencia, es decir, en determinar si se considera que un artista influye en otro cuando alguna de sus pinturas tiene una fuerte similitud con otra, o si debe haber una serie de pinturas similares y, de ser así, cuántas. En busca de respuestas trabajaron con diferentes métricas. Acabaron creando gráficos con métricas de diferentes tipos en cada eje, trazando después la posición de cada artista en este espacio para comprobar su forma de agruparse.

Los resultados son interesantes. En muchos casos, el algoritmo identifica claramente influencias ya reconocidas por los expertos. Es el caso del pintor austriaco Klimt, al que los gráficos muestran cerca de Picasso y Braque, algo de sobra constatado.

El algoritmo también es capaz de identificar pinturas individuales que han influido en otras. Así vinculó Bodegón español: Sol y Sombra de Pablo Picasso con Hombre y violín de Georges Braque, ambas pintadas en 1912 y reconocidas como el origen del cubismo. Sin embargo, también reconoció las similitudes entre Viejo viñedo con mujer campesina (1890) de Vincent van Gogh y La Masía (1922) de Joan Miró que, aunque de estilo muy diferente, comparten paisajes y simbolismo.

Primicia

Pero lo más impresionante fue el enlace entre El estudio de la calle de La Condamine (1870) de Frederic Bazille y La barbería de Shuffleton (1950) de Norman Rockwell, una conexión nunca antes identificada. "Después de investigar muchas publicaciones y sitios web, llegamos a la conclusión de que esta comparación no se había hecho antes", explica Saleh.

"La pintura podría no ser similar a primera vista. Sin embargo, una mirada más cercana revela sorprendentes similitudes en la composición y los objetos que son captados por nuestro método automatizado", detallan en el estudio publicado sobre la investigación, titulado Hacia el descubrimiento automatizado de influencias artísticas.

Y es que tanto la pintura de Rockwell de una barbería vista a través de una ventana, como la de Bazille de su estudio tienen estufas de calefacción en el lado derecho; más o menos donde Bazille tiene una ventana, Rockwell colocó una puerta; y la composición de los objetos en ambas obras crea un espacio triangular en la esquina inferior izquierda.

Por supuesto, los investigadores no afirman que este tipo de algoritmo pueda relevar el lugar de un historiador del arte. Después de todo, el descubrimiento de un vínculo entre pinturas de esta manera es sólo el punto de partida para futuras investigaciones sobre la vida y obra de un artista.

“Nuestro objetivo no es conseguir una respuesta final", admite Saleh. Más bien es servir de “herramienta” para los historiadores del arte, ayudarles a hacer su trabajo. Sin embargo, es fascinante comprobar cómo técnicas de aprendizaje automático pueden arrojar nueva luz sobre un campo tan amplio y bien estudiado como la historia del arte.

De hecho, no es la primera técnica de Visión Artificial que se aplica al estudio del arte. El reconocimiento facial, por ejemplo, también se utiliza para identificar a personajes desconocidos que aparecen en trabajos artísticos populares, como recoge otro artículo anteriormente publicado en Tendencias21.