Uma das principais questões para estudiosos do mundo da arte é identificar o quanto de outros artistas uma obra possui. Para isso, eles examinam estilo, conteúdo e gênero da obra e procuram por conexões e influências entre artistas.

Esse trabalho, feito de forma manual, é complexo. Mas Tomas Jenicek e Ondrej Chum, da Universidade Técnica Tcheca, criaram um sistema de visão de máquina para analisar as poses humanas ao longo da história da arte. Ela é capaz de comparar e buscar pinturas que contém pessoas nas mesmas posições.

O método é relativamente simples, ele se baseia nos milhares de arquivos criados por historiadores nos últimos anos e nas coleções digitalizadas dos principais museus e galeria dos mundos. A técnica já revelou semelhanças entre pinturas e artistas desconhecidas até então.

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Ao mesmo tempo, pesquisadores do Carnegie Mellon University desenvolveram a OpenPose, um programa de código aberto que detecta a pose de imagens 2D em tempo real.  Jenicek e Chum usam esse software para procurar manualmente poses semelhantes em um banco de dados de imagens.

Segundo eles, o processo automatizado é muito mais rápido “Nosso intuito é mostrar que a comparação de poses humanas vai além de métodos de recuperação de imagens baseados em um conteúdo padrão de um conjunto de dados com anotações manuais”.

Em teste realizado no Web Gallery of Art, que contém 37.000 imagens, o algoritmo identificou milhares de semelhanças que seriam impossíveis de perceber manualmente, de acordo com os pesquisadores.

No entanto, o sistema não é perfeito. Ele também detecta alguns “falsos positivos”, ou seja, obras que aparentemente são semelhantes, mas depois de inspeções visuais detalhadas, são identificadas como distintas.

Fonte: Technology Review