Crean una aplicación capaz de distinguir el autor y el estilo de un cuadro

Barcelona, 13 nov.- Investigadores del Centro de Visión por Computador (CVC) de la Universidad Autónoma de Barcelona (UAB) han desarrollado una aplicación informática que reconoce automáticamente el autor y el estilo de una obra pictórica, lo que permite también descubrir posibles falsificaciones.

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.

El desarrollo de esta aplicación ha sido posible gracias a que Internet ha propiciado la aparición de bases de datos digitalizadas con grandes cantidades de imágenes de obras de arte, lo que supone un volumen muy difícil de gestionar manualmente.

"Es necesario, por tanto, buscar técnicas automáticas que permitan gestionar estas grandes bases de datos clasificando las obras pictóricas en diferentes subcategorías", ha explicado, Joost Van der Weijin, uno de los investigadores del CVC.

Este sistema de clasificación automático capaz de realizar esta tarea tiene aplicaciones potenciales en turismo, en la industria museística y en las investigaciones contra el robo de obras de arte.

Con la colaboración del Laboratorio de Visión por Computador de la Universidad de Linköping (Suecia) y del Laboratorio Noruego de Color y Computación Visual de Gjovik (Noruega), los científicos del CVC han desarrollado esta aplicación que "adivina con éxito" el autor, entre 91 artistas posibles, en un 50 % de los casos, y clasifica el estilo del cuadro con una tasa de éxito del 60 %.

"Aunque no tenga una fiabilidad del 100 %, se trata de una tasa de éxito elevada. Si comparamos 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, tal vez obtendríamos una tasa similar", ha aventurado Joost Van der Weijin.

La técnica que utiliza la aplicación se basa en el análisis global de la obra de arte, a partir de las características más distintivas, y en 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 desmenuzado la imagen.

"Resulta interesante que solo con este análisis estadístico local el sistema ya acierta el 44 % de los autores de las obras", ha resaltado el investigador del CVC.

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.

Para Van der Weijin, "el sistema se basa en el éxito que ya hemos obtenido en el reconocimiento de objetos en otras áreas. El reconocimiento de obras de arte es aún un campo poco explorado donde los algoritmos de visión artificial pueden suponer un avance importante".

El estudio, publicado en 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.