Reconociendo cuadros de Barbadillo con LearningML

He estado haciendo unas pruebas muy simples sobre reconocimiento de imágenes usando LearningML. Su uso es muy sencillo: Creamos un conjunto de categorías, y distintas imágenes que representan a cada una de ellas. El sistema, tras un aprendizaje, está listo para recibir imágenes nuevas y clasificarlas en cada categoría.

Así, comencé con 10 cuadros de Barbadillo, y otras 10 imágenes de aspecto similar que no lo son. Aquí están las 10 del artista:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Y aquí están el resto:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Una vez aprendidos, se pasan imágenes que debe decidir a qué grupo pertenece:

 

Es muy interesante cómo ha aprendido la máquina a discernir entre los conjuntos de patrones. Los cuadros de Barbadillo son simples, pero su arte buscaba cómo encontrar un ritmo con teselas muy simples, un álgebra muy sencilla para moverlas y unas reglas simples como seguir el color del adyacente o enfrentarse a él. 

Creo que, de alguna forma, este entrenamiento sirve para entender ese empeño del artista, que puede llegar a desquiciar al espectador, como él mismo reconocía, pues la máquina va a encontrar las mismas regularidades de forma automática.

He de decir que he buscado cuadros de Barbadillo de sus distintas épocas de la fase modular (en sus inicios sus trabajos eran muy distintos). Pero la fase modular tiene distintas etapas, con algunos cambios y experimentaciones en las teselas. Por eso creo que le ha costado tanto el caso 1. Quizás haciendo un entrenamiento con obras de una sóla etapa los resultados serían mejores.

En el caso 9 acierta con el menor porcentaje, cuando claramente no es una obra de él. Habría que ver cómo sería ese porcentaje con un conjunto de patrones mayor o, como he dicho antes, discerniendo entre sus etapas.