ИИ распознает, кто изображен на эскизе Виндзорского замка XVI века

Что искусственный интеллект может рассказать о рисунке? Как оказалось, более чем профессиональный искусствовед.

Распознавание лиц на основе искусственного интеллекта сегодня используется повсюду: от банков до пограничного контроля. Исследователи применили его к небольшому наброску, сделанному 500 лет назад, и результаты были опубликованы на страницах npj Heritage Science.

На рисунке размером примерно 28 на 20 см, выполненном в XVI веке художником Гансом Гольбейном Младшим, изображена, судя по надписи в левом верхнем углу, королева Анна Болейн.

Но у нас есть основания сомневаться в том, что на этом рисунке изображена Анна Болейн, - говорит историк Карен Л. Дэвис, соавтор исследования. Прежде всего, надпись появилась в XVIII веке, спустя много времени после создания рисунка. Более того, как уже выяснилось, надписи на других произведениях Гольбейна иногда оказывались ошибочными. К тому же происхождение рисунка покрыто мраком — как и многие подобные произведения искусства, в смутные времена он бродил по частным коллекциям.

«Это немного похоже на семейный фотоальбом, который передавался из поколения в поколение», — сравнивает исследователь. «Они вытащили оттуда фотографии, положили обратно, и все перепуталось».

Есть еще кое-что — внешний вид изображенного человека. Женщина на рисунке светловолосая, коренастая, с двойным подбородком, тогда как Анну Болейн обычно описывали как стройную брюнетку.

Исследования на стыке науки и искусства

Они обратились за помощью к искусственному интеллекту. «Это исследование сочетает в себе историю искусств и информатику», — подчеркивает Дэвис.

Авторы проанализировали оцифрованные версии более 80 рисунков Гольбейна из Виндзорского замка, Британского музея и Лувра. Некоторых из изображенных людей можно было уверенно идентифицировать, а другие, как известно, связаны между собой родственниками – братьями, сестрами, родителями или детьми.

Исследователи рассчитали степень сходства между каждой возможной парой изображений. Алгоритм, который они использовали (первоначально обученный на выборке из более чем 15 миллионов фотографий лиц), идентифицирует закономерности в чертах лица, которые гораздо более тонкие, чем такие особенности, как цвет волос или форма ушей. «Алгоритм на самом деле настроен так, чтобы игнорировать подобные вещи», — говорит профессор Хасан Угайл из Университета Брэдфорда, соавтор исследования.

Как и следовало ожидать, члены одной семьи, как правило, были более похожи друг на друга, чем неродственные пары. Затем исследователи сравнили свою подборку рисунков Гольбейна с портретом, на котором, как достоверно известно, изображена дочь Анны Болейн, Елизавета I. Они рассудили: если рисунок с надписью «Анна Болейн, королева» действительно является Анной, то сравнение с портретом Елизаветы должно показать сходство, характерное для внешности матери и дочери.

Однако выяснилось, что степень сходства скорее соответствует связи «бабушка-внучка». Поэтому на рисунке, скорее всего, изображена мать Анны Болейн, а не сама Анна.

Это вполне логично, - объясняет Дэвис. Женщина на скандальном рисунке одета в домашнее платье, а не в королевское одеяние; некоторые искусствоведы уже предположили, что она могла в то время болеть. Более того, добавляет Дэвис, мать Анны Болейн Элизабет Ховард на самом деле заболела в 1536 году, примерно в то время, когда Гольбейн завершил этот набросок. «У нас есть документальные подтверждения того, что она была больна», — уточняет исследователь.

Ошибка не случайна

Почему образ Элизабет Ховард ошибочно приписали ее дочери, сейчас установить сложно, признается г-жа Дэвис.

По ее мнению, свою роль в неразберихе могла сыграть неоднократная смена владельцев: «Эти произведения находились в разных руках».

Важно также сходство очертаний лиц - вытянутых, овальных - обеих женщин.

Распознавание лиц может сыграть важную роль в истории искусства, говорит специалист по компьютерному зрению, профессор Амит Рой-Чаудхури из Калифорнийского университета в Риверсайде. Однако необходимо позаботиться о том, чтобы обучать алгоритмы на больших выборках картин, а не фотографий, иначе они внесут неприемлемую долю неопределенности в результаты.

Подпишитесь и читайте «Наука» в MAX