La vision artificielle peut repérer des liens inconnus entre des œuvres d'art classiques

Image de quatre peintures avec des sujets posés de manière similaire

L'une des questions importantes que se posent les historiens de l'art est de savoir comment les grands artistes ont été influencés par les autres. Ils examinent le style, le contenu et le genre de l'œuvre d'art et recherchent des liens et des influences entre les artistes.

C'est une entreprise complexe. Avant la photographie, la seule façon de copier une œuvre d'art était à la main. En effet, ce genre de travail était courant. Les artistes reproduisaient souvent leur propre travail ou le travail d'autres dans le même studio, et les copies abondaient.

Mais le but de cette forme de copie n'était pas toujours de reproduire l'original. Souvent, les artistes utilisaient des images existantes comme point de départ pour leur propre travail, qui reflétait la composition ou la pose de l'original. En effet, il existe de nombreux exemples de figures humaines identiques dans la même pose dans des peintures entièrement différentes.

Ainsi, l'histoire de l'art est un réseau complexe de liens entre les artistes et leurs œuvres, souvent tracé dans les influences sur les œuvres originales, les copies partielles et les copies complètes.

La pose humaine joue un rôle important à cet égard. L'une des tâches de l'historien de l'art est de démêler cette toile, d'étudier les poses humaines utilisées par différents artistes et d'entrevoir les forces qui les ont influencées.

Aujourd'hui, cela devient plus facile grâce au travail de Tomas Jenicek et Ondrej Chum de l'Université technique tchèque de Prague. Ces gars-là ont utilisé un système de vision artificielle pour analyser les poses de sujets humains dans des peintures d'art à travers l'histoire. Ils recherchent ensuite d'autres peintures qui contiennent des personnes dans les mêmes poses.

La technique révèle des liens jusqu'alors inconnus entre l'art et les artistes. Il ajoute un nouvel outil puissant à l'arsenal que les historiens de l'art peuvent utiliser, avec le potentiel de changer la façon dont nous comprenons l'histoire de l'art.

La méthode est relativement simple et basée sur les vastes bases de données que les historiens de l'art ont créées ces dernières années. Celles-ci ont numérisé les collections de bon nombre des meilleurs musées et galeries du monde, et nombre d'entre elles sont librement accessibles en ligne. Ces bases de données se prêtent soudainement à l'analyse par l'intelligence artificielle.

Parallèlement, d'autres chercheurs ont développé des algorithmes de vision artificielle capables de déterminer une pose humaine à partir d'une image 2D. Le plus avancé est probablement un algorithme appelé OpenPose, un programme open-source pour la détection de pose en temps réel dans des images 2D, développé à l'Université Carnegie Mellon de Pittsburgh.

Jenicek et Chum utilisent ce logiciel pour rechercher des poses similaires dans une base de données d'images annotées manuellement. Cela agit comme une sorte d'étalon-or.

Ils disent que le processus automatisé surpasse facilement les autres moyens de trouver des images similaires. Nous montrons expérimentalement que la correspondance de pose humaine explicite est supérieure aux méthodes standard de récupération d'images basées sur le contenu sur un ensemble de données de transfert de composition artistique annoté manuellement, disent-ils.

Ils recherchent ensuite des poses similaires dans une base de données en ligne appelée Web Gallery of Art, qui contient 37 000 images. Les chercheurs affirment que leur algorithme a découvert un large éventail de liens entre les images qui auraient été impossibles à identifier par d'autres moyens (voir image).

Bien sûr, l'algorithme n'est pas parfait. Il trouve un certain nombre de faux positifs, dans lesquels des poses dans différentes images semblent similaires mais après inspection visuelle se révèlent entièrement différentes.

Ce n'est en aucun cas la première tentative d'utiliser la vision artificielle pour étudier les beaux-arts. Les chercheurs ont déjà utilisé des algorithmes pour trouver de nouveaux liens frappants entre les œuvres d'art basé sur la composition générale d'un tableau.

L'estimation de la pose humaine est beaucoup plus difficile pour les machines que l'étude de la composition générale, il a donc fallu plus de temps pour mettre cette technologie au service du monde de l'art. Mais la prédominance de l'humain dans l'art est si grande que cette technique a un potentiel important.

Il offre une nouvelle façon puissante d'analyser les œuvres d'art à travers les âges et d'étudier comment les copies et les variations des poses humaines ont influencé les artistes. La façon dont les historiens de l'art utilisent ce nouvel outil sera fascinante à observer.

Réf : arxiv.org/abs/1907.03537 : Relier l'art à travers des poses humaines

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