Scatti in avanti – 8 di 16

In un libro fotografico in francese sul Parco dei Mostri di Bomarzo, datato 1950, trovo questo scatto: il fotografo ha fatto sdraiare una donna tra le fauci della bestia. Se la donna, ai tempi della fotografia, aveva – supponiamo – trent’anni, ogni ne ha novantasei. Mi auguro che sia ancora in vita, sono invece sicuro che il mostro sia ancora là. La vita basata sul carbonio è facile preda delle fauci del tempo. L’informazione contenuta nella materia inanimata è più duratura, al contrario quella conservata nel carbonio tende a disperdersi più facilmente; tuttavia trova negli esseri viventi il luogo ideale dove potersi trasformare. La fotografia sul libro mi offre un pacchetto di informazioni precise ed immutabili (al netto del lento decadimento della carta sulla quale è stampata); altra cosa sarebbe poter incontrare quella donna e chiederle, ad esempio, chi era il fotografo, che cosa ha fatto il giorno dello scatto in questione, perché si trovava lì… che cosa ricorda, quali erano le sue speranze allora, quali sono le sue speranze oggi.

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CaptionBot & Art

CAPTIONBOT & ART

CaptionBot è un software che, a detta degli sviluppatori di Microsoft Cognitive Services, usa Computer Vision e Natural Language per descrivere il contenuto di immagini scelte dagli utenti. Ho provato a sottoporre all’analisi di CaptionBot alcune mie opere. Questi sono i risultati.

 

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CaptionBot was created to showcase some of the new capabilities of Microsoft Cognitive Services. These new capabilities are the result of years of research advancements (some of them summarized here). Specifically, I use Computer Vision and Natural Language to describe contents of images. I am still learning, so sometimes I get things wrong.

Computer Vision API

This feature returns information about visual content found in an image. Use tagging, descriptions and domain-specific models to identify content and label it with confidence. Apply the adult/racy settings to enable automated restriction of adult content. Identify image types and color schemes in pictures.

Emotion API

The Emotion API takes an facial expression in an image as an input, and returns the confidence across a set of emotions for each face in the image, as well as bounding box for the face, using the Face API. If a user has already called the Face API, they can submit the face rectangle as an optional input. The emotions detected are anger, contempt, disgust, fear, happiness, neutral, sadness, and surprise. These emotions are understood to be cross-culturally and universally communicated with particular facial expressions.

Bing Image API

Scour the web for images. Results include thumbnails, full image URLs, publishing website info, image metadata, and more. Try out the demo. Submit a query via the search box or click on one of the provided examples.

Qui la descrizione estesa del progetto

http://research.microsoft.com/pubs/264408/ImageCaptionInWild.pdf

https://www.captionbot.ai/

Scatti in avanti – 7 di 16

La fotografia carina, che si mette sui social per un subitaneo godimento estetico, è un modo per dire al mondo: io mi identifico con questo sentimento, con questa logica, oppure con questa appartenenza ad un determinato gruppo. Non vi dà fastidio sapere che – quando mettete un like ad un prodotto commerciale – i vostri amici potrebbero vedere sulle loro bacheche la pubblicità dello stesso, preceduto dalla dicitura: “A Tizio e altre tot persone piace questo”, laddove Tizio siete voi? Un prodotto che parla a nome mio, che usa il mio nome senza un euro in cambio. Non sono più il destinatario della pubblicità, sono diventato la pubblicità.

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Scatti in avanti – 6 di 16

Un navigatore satellitare che non sa indicarmi dove mi trovo (e dove si trova lui stesso): ha una sua estetica, questa pianura di pixel che sfuma verso l’orizzonte. Che sia questo, il deserto del futuro? Quello dell’assenza totale di informazioni e di connessione? Chi sarebbe il primo a perire, e chi sopravviverebbe in uno scenario del genere?

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