[ACCIÓN 2]
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¿CÓMO EMPEZAR?

Bienvenida(s) a la acción 2.🏁 El desarrollo de esta acción y la siguiente (3) estará centrado principalmente en activar dinámicas de taller para la experimentación material y técnica.

Si antes hablábamos de inspeccionar el contexto de los dispositivos y su presencia en los espacios público/privados, ahora hablamos de lo que ven esos dispositivos.

¿Has oído hablar alguna vez de la visión computacional🔭? Es una disciplina dentro de la ciencia que estudia los procesos técnicos por los que pasa un dispositivo a la hora de ver. Los parámetros, criterios, entrenos que se le hacen a, por ejemplo, una webcam de ordenador para que visualice una imagen y sea capaz de reconocer rostros👩, siluetas, etc. Los filtros de instagram, por ejemplo, utilizan la visión computacional para detectar la cara a la hora de incrustar el filtro. O el desbloqueo del móvil, o el fotomatón para determinar si estás bien colocado, o el acceso a ciertos establecimientos.



¿Pero cómo crees que conecta la visión computacional con la videovigilancia? Como siempre, la tecnología por sí misma es inocente, pero la manera en que la aplicamos es la que puede suponer, en algunas ocasiones, una amenaza o un desafío a la propia privacidad.

¿Te deja desbloquear el móvil con mascarilla? ¿O hacerte un selfie mascarilla y que un filtro te siga detectando?


OBSERVACIÓN DEL CÓDIGO

Para la dinámica del Taller de mascarillas anti-surveillance, hemos configurado un código mediante Processing que nos ayudará a comprobar si la mascarilla es finalmente anti-surveillance o no.

El código que hemos configurado se puede obtener aquí, es descargable🖨 de manera libre y abierto a modificaciones, según la licencia de Creative Commons CC BY - NC. Para modificarlo, primero debemos entenderlo, es por eso que el mismo archivo está comentado. Sus instrucciones son parte del KIT 🎁

Unas notas para situar el archivo:


  • Al principio del código aparecen las librerías. Las librerías son paquetes predeterminados que facilitan la comunicación con el software. Hay librerías para vídeo, sonido, animaciones, efectos...Para ejecutar el código es necesario descargar las librerías que se presentan al inicio.


  • El void setup{ es donde se inicializan las órdenes a ejecutar. Si algo no funciona, a veces es porque no está presentado en el setup. Son órdenes fijas que se presentan una sola vez.


  • El void draw{ es el lienzo donde explicamos qué queremos que ocurra. En este caso le explicamos que dependiendo de las escenas, sucederá una cosa u otra según un void keyPressed{.


  • En los void escena1, void escena2, void escena3 y void escena4 se explica qué distintas pantallas aparecen.


  • En void escena1: aparece una pantalla que activa la webcam y se presenta la imagen en blanco y negro. Esta pantalla es la que debemos observar👀 para saber los blancos y negros de la cara, que es como la visión computacional procesa los píxeles para detectar rostros y objetos.

    En esta pantalla la luminosidad de la mitad derecha de la pantalla oscila de 0 a 100 según la posición en el eje X (horizontal, de izquierda a derecha). Es un comando que se usa para ajustar la luminosidad ideal según el espacio donde se esté grabando.


  • En void escena2: En esta escena aparece el detector facial👩 (OpenCV) en funcionamiento. La consola de Processing nos envía mensajes, si encuentra un rostro = 1, si no = 0.


  • En void escena3: En esta escena aparece el detector facial (OpenCV) con otra variación. Funciona igual que la anterior, al detectar un rostro lo difumina.


  • En void escena4: En esta escena aparece el detector facial (OpenCV) con otra variación. Funciona igual que la anterior, al detectar un rostro voltea la imagen.





RANDOMIZER

Randomizer es una dinámica transversal que funciona como pistoletazo de salida para las propuestas de los talleres. Es un juego de columnas que sugiere combinaciones aleatorias y es útil para remover la creatividad de los procesos. Si no hay propuestas iniciales, una buena forma de empezar es jugando al randomizer.




TALLER






¿Cómo eran las sesiones de trabajo?

Los talleres🔧 han sido de manera presencial, en grupos de trabajo con material compartido, donde cada una aportaba lo que tenía por casa y podía ser reutilizable. Las sesiones iban por objetivos, cada sesión dedicada a la Acción 2 se desarrollaba una mascarilla alrededor de un material y/o técnica. Siempre es útil trabajar con patrones de mascarillas✂.







EXPERIMENTACIÓN DE MATERIALES

¿Qué materiales hemos usado?

Papel📜. Las mascarillas de papel han sido las primeras por las que hemos empezado. Por un motivo; son fáciles y rápidas de conseguir y nos nos sirven de plantilla para las próximas. Recuperamos la plantilla de un proyecto libre llamado Print Your Mask, que se encargó de compartir de manera libre el proyecto para tratar de ofrecer una barrera física de protección gratuita en pleno momento de crisis.

Tela🧦. Siguiendo las plantillas de patronaje más comunes reproducimos en telas recicladas (calcetines, mangas de camisetas, retales varios…) mascarillas de tela a las que más tarde añadimos complementos (moldes de papel de aluminio, objetos que se estiran hacia el ojo, manchas de color, etc).

Tela reflectante💥. Con la intención de deslumbrar, esta mascarilla es completamente reflectante cuando incide la luz del flash. Para la cámara, se convierte en una mancha extendida completamente saturada.

Estampación digital🎨. Esta técnica es la más adecuada entre los tipos de estampación para hacer mascarillas con imágenes, como los ejercicios de facemesh I y facemesh II.

Todo lo demás es reciclado.






TÉCNICAS DE REPRESENTACIÓN

Quisimos incorporar más software al diseño de nuestras mascarillas, y usamos algunas técnicas de representación para jugar con el rostro.



En primer lugar, la técnica de la fotogrametría.

La fotogrametría es una técnica de representación 3D que se usa para escanear un objeto del espacio físico mediante el procesamiento de muchas imágenes superpuestas, que crea una nube de puntos y finalmente un modelado 3D. Se usa principalmente para obtener mapas y planos de grandes extensiones de terreno por medio de la fotografía aérea.

¿Qué voy a necesitar?



No penséis que sabemos mucho sobre esta técnica, para casi todas era la primera vez haciendo algo así, hemos aprendido gracias a las instrucciones del videotutorial de OpenScapes Granada, y os animamos a probar qué resultado os sale a vosotras.




Nuestro proceso fue así:




Otra técnica que usamos, más sencilla que la anterior, fue la confección de una face mesh.

Una face mesh es una malla 2D que se añade como textura en algún programa de modelado posteriormente, pero que se confecciona con programas de edición de imagen, sin modelar. Es de la manera en que se hacen los filtros faciales de Instagram, por ejemplo.



Nosotras en este caso usamos Photoshop, pero cualquier software que permita tener un lienzo y enmascarar capas sería suficiente.

Como el proceso es sencillo, hemos hecho dos ejercicios.



  • En la facemesh I superponemos todas nuestras caras, para crear una cara nueva que no existe (que nosotras conozcamos). Usamos el ojo izquierdo como punto de referencia para enmarcar todos los rostros, y este es el resultado.





  • En la facemesh II el rostro final lo forma una parte de la cara de cada una; un ojo de Claudia, unos labios de Marta, una oreja de Marina, una ceja de Maria, otro ojo de Tamara, media nariz de Maria y Claudia… De esta manera volvemos a encontrarnos con una integrante de Kariàtydes ficticia que podría ser la cara visible de nuestras acciones más subversivas, que es todas pero no es ninguna.





ANTI-SURVEILLANCE MASKS

Estos son los resultados finales de nuestro taller.
No olvides probartelas a tiempo real aquí.







REVISIÓN DEL CÓDIGO

Esta es nuestra comprobación con el código.