Des chercheurs utilisent le deep transfer learning pour authentifier les œuvres de Raphaël

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La “Madonna della Rosa” est un tableau à l’huile actuellement exposé au Musée du Prado, à Madrid. Peint en 1518, il a été considéré comme l’œuvre du célèbre peintre de la Renaissance Raphaël, avant que des experts n’envisagent que certains élèves de l’atelier du maître y aient contribué. Ce qu’ont pu démontré des chercheurs des Universités de Bradford, de Stanford et de Nottingham grâce à l’apprentissage par transfert profond (Deep transfer learning).

Les ateliers de le Renaissance étaient également des lieux de formation. Que les apprentis peignent les arrières plans ou les figures secondaires des tableaux de leur maître était une pratique courante. Dans le tableau “Madonna della Rosa”, Marie, l’enfant Jésus, l’enfant Jean-Baptiste sont dans la lumière tandis que Joseph, se tient plus en retrait.

Pour certains historiens de l’art, si Marie, Jésus et Jean-Baptiste sont incontestablement de la main de Raphaël, Joseph aurait été rajouté par la suite par un de ses élèves, sans doute Giulio Romano. Pour d’autres, la partie inférieure du tableau où se trouve la rose ne serait pas du maître.

Credit : Wikimedia Commons

Le deep transfer learning pour analyser et authentifier les œuvres de Raphaël

L’apprentissage par transfert profond est une méthode d’apprentissage automatique qui permet de transférer les connaissances acquises lors de l’apprentissage d’une tâche à une autre tâche similaire, généralement plus précise.

L’approche de l’équipe combine l’apprentissage par transfert à partir du réseau de neurones profonds ResNet50, l’utilisation d’un classificateur binaire SVM (Support Vector Machine), ainsi que des algorithmes de détection et d’analyse des contours. Les contours, y compris les signatures au pinceau, sont considérés comme cruciaux pour capturer l’essence du style artistique de Raphaël.

La classification binaire a été réalisée en utilisant deux ensembles d’images distincts : un ensemble de 49 peintures authentifiées de Raphaël et un ensemble mixte de 49 peintures d’autres artistes tels que Rembrandt, Peter Lely, et van Dyck.

L’approche d’apprentissage automatique développée a démontré une précision de 98% dans les tâches de classification lors de la validation.

L’analyse du tableau la “Madonna della Rosa”

L’algorithme indique une probabilité d’attribution totale du tableau à Raphaël assez basse, puisqu’elle n’est que de 57%. Les chercheurs ont donc décidé de procéder à une analyse approfondie en examinant des sections spécifiques de l’œuvre, notamment les visages et la partie inférieure du tableau. Selon eux, la partie du tableau où se trouve le visage de Joseph est susceptible d’avoir bénéficié d’une contribution importante d’un autre peintre que Raphaël.

Dans leur article, les chercheurs expliquent :

“Cette méthode a le potentiel de faire partie d’une gamme d’outils pour l’analyse et la vérification des œuvres d’art. Il peut fonctionner en conjonction avec d’autres méthodes actuellement utilisées, y compris un examen approfondi par des historiens de l’art et diverses techniques d’imagerie avancées, contribuant ainsi à un cadre plus complet et plus fiable pour l’authentification et l’analyse des œuvres d’art. Des recherches futures pourraient explorer l’application de cette approche à une plus grande variété d’artistes et de styles artistiques et son intégration à d’autres méthodes computationnelles et non computationnelles pour une vérification et une authentification plus robustes”.

Références de l’article : “Deep Transfer Learning for Visual Analysis and Attribution of Paintings by Raphael”

Herit Sci 11, 268 (2023), https://doi.org/10.1186/s40494-023-01094-0 

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