Classificação automatizada de obras de arte utilizando o modelo clip

Este estudo investiga a aplicabilidade do modelo CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) na classificação automatizada de obras de arte, focando na distinção entre estilos de artistas brasileiros e europeus dos séculos XVI ao XIX. O modelo CLIP foi aplicado na classificação de três obras emblemáticas: Mona Lisa (Leonardo da Vinci), A Primeira Missa no Brasil (Victor Meirelles) e Fala do Trono (Pedro Américo). A metodologia empregou técnicas de zero-shot learning, permitindo classificações sem treinamento específico prévio para o domínio artístico. Os resultados demonstraram alta precisão na identificação de Leonardo da Vinci (99,99% de confiança), moderada precisão para Victor Meirelles (53,57%) e elevada precisão para Pedro Américo (86,54%). Os achados sugerem que o modelo CLIP apresenta eficácia variável dependendo das características estilísticas distintivas de cada artista, com maior precisão para artistas com estilos mais consolidados e reconhecíveis globalmente. Este trabalho contribui para a crescente área de aplicação de inteligência artificial em estudos de arte e patrimônio cultural, oferecendo insights sobre as limitações e potencialidades dos modelos multimodais na análise automatizada de obras artísticas.