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Si us plau utilitzeu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest document: https://hdl.handle.net/2445/66447
Formas latentes: protocolos de visión artificial para la detección de analogías aplicados a la catalogación y creación artísticas
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[spa] Del mismo modo que Maria Zambrano (1989), esta tesis considera que la pintura “es un lugar privilegiado donde detener la mirada” (p. 11). La pintura relaciona al hombre con lo que le rodea. La autora no se posiciona ante ella como teórica del arte, ni como crítica, sino como creadora. Zambrano nos explica que sólo es posible la creación para el que sabe mirar, poniendo especial atención en las sombras “para desvelar el enigma que encierra la pintura” (p. 12). Nos habla de ver desde dentro tras haber mirado el cuadro desde fuera. El presente trabajo de investigación se aproxima a las imágenes digitales de obras de arte desde el interior, valiéndose de protocolos de visión artificial. Frecuentemente la creatividad es acumulativa; suma, enriquece un ámbito de trabajo. A menudo el creador se siente extraño en su dominio, se cuestiona las tradiciones y se sumerge en las nuevas posibilidades que le proporcionan las técnicas, la mezcla de disciplinas. El artista y la necesidad de innovar a lo largo de la historia son una constante y así las revoluciones tecnológicas han comportado cambios en la representación de la realidad. Muchos artistas han sido capaces de utilizar en su favor los nuevos avances de su época; la perspectiva, los estudios de las propiedades de la luz y del color, la fotografía, el cine, el vídeo, la web, etc. Si en el año 1990 fue el proyecto Genoma, en el 2013 se han iniciado investigaciones multimillonarias transcendentales para el estudio del cerebro humano. Por un lado, desde Estados Unidos, el proyecto BRAIN (Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies) pretende hacer un mapa de cada neurona del cerebro humano y por otro lado,desde la Unión europea, arranca el proyecto HBP (Human Brain Project) que tienen como objetivo simular el cerebro a través de supercomputadores. Es seguro que en las próximas décadas la inteligencia artificial será fundamental y a su vez una fuente inestimable de nuevas herramientas destinadas a la extracción y producción automática de conocimiento, de las cuales los artistas se podrán beneficiar. La visión por computador o visión artificial es un subcampo de la Inteligencia Artificial cuyo objetivo es programar a un ordenador para que “entienda” o “interprete” una escena o las características de una imagen. En este ámbito concreto, los investigadores se enfrentan a dos grandes problemas: en primer lugar a las limitaciones que supone registrar las características de las imágenes en un código abstracto, en segundo lugar a la dificultad de elaborar interpretaciones a partir de este código generado. Para superar estos inconvenientes se han creado multitud de metodologías y se evalúan sus rendimientos. El objetivo de esta tesis es desarrollar un programa informático que implemente algoritmos de visión por computador que permitan, de manera automática, buscar analogías formales en grandes colecciones de imágenes de obras de artista abstractas, basadas únicamente en su contenido visual y sin poyo de anotación textual alguna. De esta manera se espera obtener una herramienta de utilidad tanto en la producción artística como en el análisis de obras de arte. En el capítulo 1, tras presentar las motivaciones personales que mueven este proyecto, se ponen de manifiesto las enormes diferencias que existen entre el lenguaje visual y el lenguaje verbal o textual; tanto a nivel de lectura como de interpretación, y la importancia que tendría la posibilidad de “dar voz a las imágenes” accediendo directamente a su contenido visual, sin el auxilio de textos y contextos. Se presentan como antecedentes del análisis de las formas, por un lado a D’Arcy Wentworth desde la biología, como estudioso de la descripción de la forma en términos físico-matemáticos, y por otro lado, desde la psicología, al estructuralismo y la Gestalt como precedentes de estudio de la sintaxis visual y el problema del significado contenido en las artes visuales; cómo y qué comunican las artes. El objeto de estudio de esta tesis son colecciones de obras de arte abstractas y se apela a la mirada del artista como recolector y productor de formas y analogías de sentido a partir de su entorno, utilizando principios estadísticos desde el momento en que observa la diversidad, la procesa y abstrae el modelo que considera significativo. En cuanto a la interpretación del arte, al discurso que puede desprenderse del análisis de sus colecciones, se recuerda el intento visionario de Aby Warburg que, con su Atlas Mnemosyne, ya intentó construir una memoria de la civilización europea en función únicamente del contenido de sus imágenes, sin apenas relato de apoyo. En este mismo capítulo se realiza un recorrido para situar la utilización en la actualidad de las metodologías de visión artificial en el análisis de obras de arte, precisando su profuso empleo en tareas de autentificación o para descubrir los métodos y herramientas utilizadas en la historia de la pintura. En un apartado concreto se especifican los antecedentes de aplicación de estas técnicas en la clasificación de imágenes de artistas, algunos con la intención de categorizar estilos pictóricos, pero todos ellos aplicando métodos de aprendizaje automático que requieren una clasificación previa realizada por expertos. Las novedades que aporta nuestro planteamiento en este contexto serían; por un lado la búsqueda de formas latentes en colecciones de arte abstracto, y por otro, la aplicación de un método totalmente automático que no requiere intervención previa de nadie para establecer la taxonomía visual. Se anticipa el hecho de que la aplicación de la metodología objeto de estudio en la presente tesis para el análisis de arte abstracto es novedosa ya que no se encuentran antecedentes y únicamente se ha puesto a prueba en la clasificación de escenas naturales (fotografías de paisajes, escenas de interior, paisajes urbanos, detección de objetos). En estos contextos se han obtenido excelentes resultados que animan a la extensión de su uso. En nuestra hipótesis se presupone que en una colección de obras de artista abstractas existen constantes visuales, correlaciones formales que son susceptibles de ser calculadas mediante estas técnicas de visión por computador. La imagen como superficie de significado es explorada por la mirada artificial y el sentido viene dado por criterios matemáticos de similitud. En el capítulo 2 se explica exhaustivamente la metodología con el apoyo de los Anexos A y B, en los que se incluyen la formulación matemática y la terminología más empleada, respectivamente. Se explora un modelo concreto de descripción de imágenes utilizado en visión artificial cuyo enfoque consiste en colocar una malla regular de puntos de interés en la imagen y seleccionar alrededor de cada uno de sus nodos una región de píxeles para la que se calcula un descriptor invariante a la transformación de la imagen, que tiene en cuenta los gradientes de grises encontrados. Analizando las distancias entre el conjunto de descriptores de toda la colección de imágenes, se pueden agrupar en función de su similitud y estos grupos resultantes pasarán a determinar lo que llamamos palabras visuales. El total de palabras visuales de una colección de imágenes genera un vocabulario visual concreto del conjunto. El método se denomina Bag-of-Words (BoW, bolsa de palabras) porque representa una imagen como una colección desordenada de características visuales locales . Se detalla la implementación de una nueva descripción de las características de la imagen que sí tiene en cuenta la distribución espacial, y posteriormente se explica cómo, una vez construido el vocabulario visual de la colección de imágenes, es posible obtener un nivel más de información utilizando modelos estadísticos que son capaces de discriminar patrones de distribución entre estas palabras. En este mismo capítulo se explican también en detalle otro tipo de descriptores que se han utilizado en la tesis para obtener unos resultados comparativos; los descriptores de textura de Haralick. En el capítulo 3, en primer lugar se pormenorizan los cuatro algoritmos desarrollados en la presente tesis: el de categorización supervisada, el de categorización no supervisada, el de agrupación basado en descriptores de textura de Haralick y el de cálculo de la distancia de Bhattacharyya. El uso de estas herramientas puede hacerse extensivo en el futuro al estudio de otras colecciones de obras de arte: proporcionando un punto de vista auxiliar, ampliando y facilitando las relaciones que se establecen entre obras de un mismo artista y diferentes periodos, y entre artistas de diferentes épocas. En segundo lugar, en el capítulo 3 del presente estudio se comentan las particularidades de los resultados obtenidos al aplicar los algoritmos informáticos en las colecciones de obras de arte a las que se ha tenido acceso en la tesis. Los tres experimentos que se han realizado en el presente estudio han sido: primero, un análisis sobre la colección de 2846 imágenes fotográficas que el artista Miquel Planas utiliza como fondo de ideación artística en el que, en primera instancia se etiquetó manualmente el conjunto de datos para entrenar al sistema y así poder predecir la clasificación de imágenes problema; después, sobre la misma colección de imágenes, un estudio de clasificación totalmente automática en la que el sistema es capaz por si solo de detectar las categorías formales existentes; y por último se detallan los resultados de aplicar esta última metodología sobre la colección de 434 imágenes digitalizadas de pintura y obra gráfica (gran parte perteneciente a libros de artista) de Antoni Tàpies que posee su Fundación en Barcelona (Tàpies, 2001). El paso de imagen fotográfica a imagen de obra pictórica supone un nuevo grado de complejidad para el sistema dado que ya no se trata de imágenes extraídas directamente de la realidad en la que las palabras visuales se corresponden con elementos naturales como agua, piedras o cielo, sino que son construcciones del artista, lo que supone un reto mayor de categorización. En este capítulo también se especifican los resultados de aplicar métodos basados en distancias matemáticas entre imágenes en la colección de Tàpies y con ellos se dibuja un dendograma de toda la colección que resulta muy informativo acerca de las relaciones formales que se establecen entre grupos de imágenes y sobre su grado de similitud. Para finalizar se muestran y se comentan las agrupaciones obtenidas en base a los descriptores de textura de Haralick y se comparan con los resultados previos hallados con los descriptores invariantes a la transformación de la imagen. Finalmente en el capítulo 4 se describen y discuten las aportaciones y conclusiones de la tesis y se realizan propuestas para futuras aplicaciones.
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ROSADO RODRIGO, Pilar. Formas latentes: protocolos de visión artificial para la detección de analogías aplicados a la catalogación y creación artísticas. [consulta: 3 de desembre de 2025]. [Disponible a: https://hdl.handle.net/2445/66447]