Une Intelligence Artificielle entrainée à détecter les contrefaçons d’œuvres d’art en examinant un seul coup de crayon
Un réseau neuronal est devenu un expert dans la détection des contrefaçons d’art en apprenant comment les artistes célèbres produisaient leurs coups de crayon. Des chercheurs de l’université Rutgers (États-Unis) et de l’Atelier for Restoration and Research of Paintings aux Pays-Bas ont utilisé un échantillon de 300 dessins au trait d’artistes renommés tels que Picasso et Matisse. À partir de ces dessins, l’IA a examiné 80 000 coups de pinceau et a appris quelles caractéristiques des traits étaient uniques aux différents artistes.
Image d’entête : exemples d’images de faux jeu de données mélangées à des images réelles de dessins de Matisse, Picasso et Schiele. 1ere ligne : Faux, Matisse, Picasso, Faux; 2ieme ligne : Faux, Picasso, Picasso, Faux; 3ieme ligne: Schiele, Faux, Faux, Schiele, Schiele, Faux. (Ahmed Elgammal et Col./ Université Rutgers)
Leur système a décomposé près de 300 dessins au trait de Picasso, Matisse, Modigliani et d’autres artistes célèbres en 80 000 traits individuels. Ensuite, un réseau de neurones récurrents (RNN) a appris à définir quelles caractéristiques des traits étaient importantes pour identifier l’artiste.
Les chercheurs ont également formé un algorithme d’apprentissage pour rechercher des caractéristiques spécifiques, comme la forme de la ligne en un trait. Cela leur a donné deux techniques différentes pour détecter les contrefaçons, et la méthode combinée s’est avérée efficace. L’examen des résultats de l’algorithme d’apprentissage a également permis de mieux comprendre le réseau de neurones récurrents, qui fait office de « boîte noire », un système dont les résultats sont difficiles à expliquer pour les chercheurs.
Puisque l’algorithme d’apprentissage machine a été formé sur des caractéristiques spécifiques, la différence entre lui et le réseau de neurones récurrents indique probablement les caractéristiques que le réseau neuronal cherchait pour déceler des contrefaçons. Dans ce cas, il s’agissait d’utiliser la force changeante appliquée par l’artiste le long d’un trait, pour identifier l’artiste. Les deux algorithmes fonctionnant en tandem, les chercheurs ont été en mesure d’identifier correctement les artistes dans environ 80 % des cas.
Ils ont également demandé à des artistes de créer des dessins dans le même style que les pièces de l’ensemble de données pour tester la capacité du système à repérer les faux. Le système a été en mesure d’identifier les contrefaçons dans tous les cas, simplement en examinant un seul coup de crayon.
Selon Ahmed Elgammal, professeur à l’université Rutgers et premier auteur de l’étude :
Un humain ne peut pas faire cela.
L’étude en prépublication sur arXiv (PDF) : Picasso, Matisse, or a Fake? Automated Analysis of Drawings at the Stroke Levelfor Attribution and Authentication.
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1ere ligne : Faux, Matisse, Picasso, Faux
2ieme ligne : Faux, Picasso, Picasso, Faux
3ieme ligne: Schiele, Faux, Faux, Schiele, Schiele, Faux
1 ere ligne : Faux, Matisse, Picasso, Faux
2 ieme ligne : Faux, Picasso, Picasso, Faux
3 ieme ligne : Schiele, Faux, Faux, Schiele, Schiele, Faux
Erreurs rectifiées. Merci Sam !