Pinturas: software da UA identifica autores e classifica correntes artísticas

 Pinturas: software da UA identifica autores e classifica correntes artísticas

Quem é o autor da pintura? Pergunte-se ao Panther, um software nacional que aprende automaticamente a identificar o pintor de uma obra de arte e situá-la numa corrente artística. Desenvolvido na Universidade de Aveiro (UA), o Panther (pantera em português) promete ser um felino incansável na hora de descobrir os verdadeiros autores das obras ou de caçar falsificadores.

Caravaggio, Klimt, Miró ou Picasso, mas também os menos conhecidos O'Keeffe, Seurat ou Schiele, são já várias as dezenas de artistas que o Panther consegue identificar através da análise da imagem digitalizada da pintura, reconhecendo potencialmente a autenticidade da obra e, como um verdadeiro especialista humano, em que tendência estética se insere.

Criado no Instituto de Engenharia Eletrónica e Informática de Aveiro (IEETA), uma das unidades de investigação da UA, o software tem a assinatura (verdadeira e autenticada!) dos investigadores Jorge Silva, Diogo Pratas, Rui Antunes, Sérgio Matos e Armando Pinho.

“O Panther contém um algoritmo que mede informações probabilístico-algorítmicas de pinturas artísticas e usa-as para descrever como cada autor normalmente compõe e distribui os elementos pela tela e, portanto, como seu trabalho é percebido”, explicam os alunos de doutoramento Jorge Silva e Rui Antunes. O software, acrescentam, “também permite identificar padrões e relações ocultas presentes em pinturas artísticas e realizar uma classificação, nomeadamente a identificação de autor e de estilo”.

Através da análise das mais de 4200 imagens de pinturas digitalizadas — um número que pode crescer de forma a poder abarcar cada vez mais artistas e as respetivas obras — o Panther cria aquilo a que a equipa de investigação chama de fingerprint do autor. No fundo, o software consegue aproximar a forma única e intransmissível como cada autor distribui pela tela os elementos da respetiva pintura.

Esta informação, sublinham os autores do trabalho, “é bastante descritiva e conjuntamente com softwares de modelos de compressão e de redes neuronais pode ser usada para fins de classificação de autores e estilos com grande precisão”.

Os autores acreditam que, no futuro, este tipo de ferramentas “venham a depender menos da presença de um especialista para fazer a autenticação de obras”. Contudo, avisam os investigadores, “a presença de um ser humano especializado não pode ser descartada nos próximos tempos porque existem contrafatores capazes de fazer falsificações de obras a um nível muitíssimo detalhado que enganam, por vezes, os especialistas da própria área”.

Para além do mais, lembra Jorge Silva, o Panther utiliza apenas uma digitalização da imagem. “Uma pintura é um objeto quadrimensional e físico em que certas características como a espessura da tinta utilizada e a sua idade, são difíceis de ser observados apenas por fotografia”, reconhece.

O trabalho da equipa do IEETA é acompanhado do website http://panther.web.ua.pt que mostra, além de outras informações, um catálogo completo das fingerprints de cada autor, bem como vários exemplos de pinturas de cada um deles. Este catálogo permite compreender como a média da complexidade local (os fingerprints) é um meio adequado de explicação do conteúdo da arte, além de serem valiosos para atribuição e validação de autoria da arte. 

No website pode também ser observada a árvore filogenética da relação entre a complexidade da obra dos vários autores, o que permite verificar as influências e as técnicas compartilhadas pelos pintores em várias alturas na sua vida artística.