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Nuevo software de reconocimiento facial para ayudar a resolver misterios del arte

Nuevo software de reconocimiento facial para ayudar a resolver misterios del arte

Cualquiera que haya admirado esculturas y retratos centenarios exhibidos en museos y galerías de todo el mundo en algún momento se ha hecho una pregunta: ¿Quién es ese?

Tres académicos de la Universidad de California en Riverside han lanzado un proyecto de investigación para probar, por primera vez, el uso de software de reconocimiento facial para ayudar a identificar estos temas desconocidos del arte del retrato, un proyecto que en última instancia puede enriquecer la comprensión de la política, social y social europea historia religiosa.

Financiado por una subvención inicial de $ 25,000 del National Endowment for the Humanities, el proyecto de investigación - "FACES: Faces, Art, and Computerized Evaluation Systems" - aplicará tecnología de reconocimiento facial de vanguardia utilizada en la lucha contra el terrorismo para resolver viejos y desconcertantes problemas históricos del arte, dijo Conrad Rudolph, profesor de historia del arte y director de proyectos.

“Casi todos los retratos pintados antes del siglo XIX eran de una persona de cierta importancia”, explicó Rudolph. “A medida que las familias atravesaban tiempos difíciles, muchos de estos retratos se vendieron y se perdieron las identidades de estos sujetos. La pregunta que esperamos responder es, ¿podemos restaurar estas identidades? "

En la investigación participan Amit Roy-Chowdhury, profesor asociado de ingeniería eléctrica y experto en análisis informático de imágenes y videos, y Jeanette Kohl, profesora asociada de historia del arte cuya investigación se centra en imágenes y representaciones del rostro en italiano. Renacimiento.

La tecnología que "lee" rostros humanos ya debe lidiar con variaciones en las expresiones faciales, la edad, el vello facial, el ángulo de postura y la iluminación, dijo Rudolph. Refinar esa tecnología para reconocer rostros humanos en el arte bidimensional o tridimensional presenta más desafíos, al igual que el arte del retrato en general, ya que la imagen no es una semejanza fotográfica, sino más bien una interpretación visual por parte del artista.

Los sujetos iniciales de FACES se seleccionarán con el mayor control posible sobre las variables. Por ejemplo, la prueba comenzará comparando la máscara de muerte o vida de un individuo conocido con un retrato escultórico identificado del mismo individuo, como las figuras del siglo XV Lorenzo de ’Medici y Battista Sforza.

“Si esta prueba de 3D a 3D es alentadora, el proyecto se expandiría sistemáticamente a 3D a 2D y, finalmente, probaría retratos de sujetos conocidos frente a retratos no identificados”, explicó Rudolph. “Estos retratos son documentos sociales que son tan significativos como documentos históricos. Los anuncios de campaña de hoy son documentos políticos que también son visuales. Los retratos funcionan de la misma manera. Identificar los sujetos de estos retratos históricos puede ayudarnos a comprender mejor la historia social de la obra de arte ”, por ejemplo, una conexión previamente desconocida entre un noble y líderes religiosos o políticos de la época.

Rudolph dijo que si el refinamiento del software de reconocimiento facial para identificar obras de arte es tan exitoso como creen que será, la tecnología podría usarse en museos y laboratorios de conservación de arte como una parte estándar de la práctica de conservación y conservación. También podría usarse para reconocer variaciones en los detalles arquitectónicos que revelarían nueva información sobre los procesos de construcción, la historia de la construcción y los detalles arquitectónicos, y también podría tener potencial con la paleografía (escritura antigua), lo que posiblemente permita la determinación del origen y la fecha de miles. de manuscritos antiguos para los que la identificación sigue siendo un asunto muy subjetivo.

Los investigadores planean desarrollar un sitio web y una exposición en un museo para demostrar el uso de la tecnología de reconocimiento facial para identificar a los sujetos retratados.

Fuente: Universidad de California, Riverside


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