Explorando padrões ordinais na análise de pinturas e história da arte

Abstract

Resumo: A análise quantitativa de artes visuais expandiu-se recentemente para abranger conjuntos mais extensos de obras de arte devido à disponibilidade de grandes coleções de arte digitalizadas. Estudos anteriores têm predominantemente negligenciado a estrutura espacial das pinturas, um elemento crítico para a apreciação estética e um foco comum nas análises formais, porém qualitativas, de historiadores da arte. Nesta dissertação, abordamos essa lacuna examinando padrões de ordenação nas intensidades de pixels dentro de partições dois por dois em imagens de quase 140 000 pinturas que abrangem quase um milênio da história da arte. Esses padrões, categorizados em onze tipos com base em argumentos de continuidade e simetria, são aplicáveis universalmente e detalhados o suficiente para correlacionar com diversas características visuais das pinturas. Descobrimos uma distribuição universal desses padrões, com prevalência consistente dentro dos grupos, porém modulada entre os grupos por uma interação não trivial entre a suavidade do padrão e a probabilidade de encontrar intensidades idênticas para os pixels. Este resultado fornece uma métrica padronizada para comparar pinturas e estilos, estabelecendo também uma escala para quantificar desvios da prevalência média. Nossa pesquisa também mostra que esses padrões simples contêm informações significativas para prever estilos artísticos de pinturas e revela uma tendência geral na qual obras de arte divergem cada vez mais da incidência média com o passar do tempo.

Abstract: Quantitative analysis of visual arts has recently expanded to encompass a more extensive array of artworks due to the availability of large-scale digitized art collections. Previous studies have predominantly overlooked the spatial structure of paintings, a critical element for aesthetic appreciation and a common focus in art historians' formal, yet qualitative, art analyses. In this dissertation, we address this gap by examining ordering patterns in pixel intensities within two-by-two partitions of images from nearly 140,000 paintings, spanning almost a millennium of art history. These patterns, categorized into eleven types based on arguments of continuity and symmetry, are both universally applicable and detailed enough to correlate with diverse visual features of paintings. We uncover a universal distribution of these patterns, with consistent prevalence within groups, yet modulated across groups by a nontrivial interplay between pattern smoothness and the likelihood of identical pixel intensities. This finding provides a standardized metric for comparing paintings and styles, further establishing a scale to measure deviations from the average prevalence. Our research also shows that these simple patterns contain significant information for predicting painting styles, and it reveals a general trend of artworks increasingly diverging from the average incidence.