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Comment l'IA peut vous aider à mener des recherches en histoire de l'art : une étude de cas utilisant des photos du Japon du XIXe siècle.
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Les historiens de l'art sont constamment à la recherche de nouvelles façons d'organiser et d'analyser la grande quantité d'informations liées à notre patrimoine artistique. L'une des solutions possibles consiste à utiliser des outils d'intelligence artificielle (IA) pour faciliter la gestion et l'étude des collections des musées.
Les outils alimentés par l'IA peuvent être utilisés pour étiqueter et classer automatiquement les artefacts et les œuvres d'art, ce qui permet aux conservateurs et aux chercheurs de rechercher et d'accéder plus facilement à des objets spécifiques de la collection.
Par exemple, l'IA peut aider les musées à mieux comprendre leurs œuvres d'art historiques en identifiant des modèles et des tendances qui peuvent ne pas être facilement discernables pour les humains. Cela peut aider les musées à développer des interprétations plus pertinentes du passé et à créer des expositions et des expositions plus attrayantes.
Dans cet article, nous étudierons une collection de photographies japonaises du XIXe siècle utilisant une combinaison de technologies de vision par IA proposées par Eden AI afin de mieux comprendre l'histoire et la culture du Japon.
Les photos suivantes proviennent de la collection du Musée national des arts asiatiques Guimet à Paris et est accessible via ce lien.
Voici 8 utilisations et applications potentielles de l'IA dans l'étude de l'histoire de l'art.
OCR (reconnaissance optique de caractères) permet à un ordinateur d'analyser et d'extraire du texte à partir d'images et de documents numérisés. Il fonctionne en identifiant la forme des lettres, des chiffres et des autres caractères de l'image. Cela se fait généralement en comparant les formes à un ensemble de caractères prédéfini et en utilisant des algorithmes de reconnaissance de formes pour déterminer quels caractères sont présents dans l'image.
Dans ce projet d'histoire reconstruite en particulier, il peut être utilisé pour aider à numériser et à extraire du texte de documents historiques ou d'œuvres d'art :
Détection d'objets d'image peut être utilisé dans le cadre d'études historiques pour aider à identifier des objets sur des images. Cela peut être utile pour des tâches telles que le catalogage des collections des musées, l'analyse d'artefacts historiques et l'étude d'objets dans des images et des vidéos historiques.
Dans notre cas d'utilisation, il pourrait être utilisé pour identifier automatiquement les objets courants que vous pouvez trouver au Japon à cette époque, par type et par matériau. Comme sur cette photo :
La technologie de détection d'objets peut être un outil utile pour les études historiques et les applications muséales, car elle permet d'identifier et de classer rapidement et précisément les objets sur les images.
Technologie de détection des visages peut également être utilisé pour aider à identifier et à analyser les visages dans les images et les vidéos. Cela peut être utile pour des tâches telles que le catalogage de collections d'art, l'analyse de portraits historiques et l'étude de visages dans des œuvres d'art et des images et vidéos historiques.
Voici un exemple où nous avons utilisé la détection des visages avec eDenai pour détecter automatiquement les visages sur une image historique. Vous pouvez même analyser certaines émotions des personnes présentes sur la photo.
Détection de repères est un type de technologie de détection d'images qui consiste à identifier et à localiser des points de repère ou des caractéristiques spécifiques sur des images numériques. Cela peut être utile dans de nombreuses applications
Il peut être utile dans un contexte historique, par exemple pour étudier le développement d'une période ou d'un mouvement artistique particulier, ou pour analyser la façon dont un lieu particulier est représenté dans différentes œuvres.
Il s'agit de la technologie qui identifie et analyse automatiquement les caractéristiques ou caractéristiques spécifiques d'une image, comme ses couleurs dominantes. Il peut être utilisé pour détecter les modifications apportées à une image au fil du temps et pour analyser la composition, la couleur et d'autres éléments visuels d'une œuvre d'art.
Détection de contenu explicite dans les études historiques et artistiques, le sujet peut être complexe et délicat. Dans certains cas, une œuvre d'art historique peut contenir du matériel explicite ou offensant qui est important pour comprendre le contexte de la période au cours de laquelle elle a été créée. Dans de tels cas, il peut être nécessaire de fournir des avertissements pour protéger les publics vulnérables ou de s'abstenir de partager le matériel.
En fin de compte, la décision quant à la manière de gérer le contenu explicite dans l'art historique dépendra du contexte spécifique et des objectifs de la recherche ou de l'exposition.
Similitude d'image la technologie permet aux utilisateurs de rechercher des images similaires à une image de référence donnée en entrée. Il utilise des algorithmes pour comparer les caractéristiques visuelles de l'image de référence à une base de données d'autres images et renvoie les résultats qui correspondent le mieux à l'image de référence en attribuant un score de similarité.
Il peut être utilisé pour comparer différentes versions d'une même œuvre d'art ou pour identifier les similitudes et les liens entre différentes œuvres d'art. Par exemple, il peut déterminer si deux tableaux ont été créés par le même artiste ou identifier des éléments ou des thèmes communs à un groupe d'œuvres d'art.
Sur la base de la similitude des images et entraînés à détecter la similitude entre les visages, reconnaissance faciale compare les points de repère, les traits et les caractéristiques du visage en fonction de la référence d'entrée.
Il peut être utilisé pour comparer différents portraits ou autres représentations de la même personne, ou pour identifier les similitudes entre les visages représentés dans différentes œuvres d'art.
Le marché propose actuellement une variété de solutions d'IA accessibles via des API et capables de traiter efficacement de grandes quantités d'images dans les domaines de l'art et de l'histoire.
Eden AI propose une plateforme permettant d'accéder et d'utiliser un large éventail de solutions d'IA pour le traitement d'images dans les domaines de l'art et de l'histoire. Nous nous efforçons de permettre à nos utilisateurs de profiter facilement de ces solutions en leur fournissant une interface unique pour y accéder.
Si vous avez un projet impliquant le traitement d'images et que vous souhaitez en savoir plus, n'hésitez pas à nous contacter. Vous pouvez également créer un compte et commencez à utiliser notre plateforme dès maintenant.
L'utilisation des technologies de vision par ordinateur avec l'API Eden AI est simple et rapide.
Nous proposons une API unifiée pour tous les fournisseurs : simple et standard à utiliser, avec un changement rapide d'un fournisseur à l'autre et un accès aux fonctionnalités spécifiques de chaque fournisseur
Le format de sortie JSON est le même pour tous les fournisseurs grâce au travail de standardisation d'Eden AI. Les éléments de réponse sont également standardisés grâce aux puissants algorithmes de correspondance d'Eden AI.
Avec Eden AI, vous avez la possibilité d'intégrer une plateforme tierce : nous pouvons développer rapidement des connecteurs. Pour aller plus loin et personnaliser votre demande de vision par ordinateur avec des paramètres spécifiques, consultez notre documentation.
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