Способ установления авторства картины - RU2745098C2

Чертежи

Описание

Изобретение относится к способу установления авторства картины.

Заявка DE 102009023756 В4 описывает способ подтверждения происхождения и авторства картин, который имеет шаги: а) перевод подлежащей проверке картины или частей подлежащей проверке картины с помощью средства оцифровки, прежде всего сканера, по меньшей мере в один набор данных, б) анализ набора/наборов данных и определение характерных признаков или частей характерных признаков, прежде всего точек или линий или групп точек или линий или образцов, которые в оцифрованном виде содержатся в наборе данных, причем подлежащие определению характерные признаки заложены в банк данных, в) причем определение характерных признаков в наборе/наборах данных производят путем сравнения набора/наборов данных с имеющимися в банке данных характерными признаками и, причем характерный признак конкретно соотносят с помощью заложенного в банке данных образцового шаблона характерных признаков, г) определение справочных признаков по меньшей мере одного из характерных признаков или частей характерных признаков, которые содержатся в наборе/наборах данных, причем справочные признаки характерных признаков либо уже заложены в банке данных, либо производятся во время текущего способа, и д) причем банк данных к каждому из этих заложенных характерных признаков имеет дополнительный приданный набор данных.

Предпочтительно, при этом для анализа и определения характерных признаков в проверяемой картине или частях проверяемой картины следует применять преобразование Хафа (Hough-Verfahren). Однако применение преобразования Хафа показало, что оно не дает надежных результатов и, тем самым, не позволяет сделать надежный вывод о подлинности картины с достаточной уверенностью.

Задача изобретения заключается в том, чтобы усовершенствовать способ описанного вначале вида таким образом, чтобы он позволял сделать надежное установление авторства, а, следовательно, делал возможным надежное определение подлинности картины.

Эта задача решена в способе установления авторства картины, включающем:

а) обеспечение коллекции из нескольких подлинных картин определенного художника и изготовление по меньшей мере одной цифровой копии каждой подлинной картины коллекции из нескольких подлинных картин,

б) регистрацию классификационных данных для каждой из цифровых копий каждой подлинной картины коллекции, причем классификационные данные являются набором справочных данных классификационных данных для подлинных картин художника,

в) обеспечение другой картины и изготовление по меньшей мере одной цифровой копии другой картины,

г) регистрацию других классификационных данных для цифровой копии другой картины, и

д) сравнение других классификационных данных с набором справочных данных классификационных данных для подлинных картин, причем при достижении или превышении минимального совпадения между другими классификационными данными и набором справочных данных делают заключение о подлинной картине художника, а в противном случае - о подделке,

причем регистрацию классификационных данных и других классификационных данных осуществляют с применением способа WND-CHARM.

В соответствии с изобретением для гомогенных долей соответствующей цифровой копии или соответствующего фрагмента классификационные данные не регистрируют, причем гомогенные доли цифровой копии регистрируют с помощью гистограммы цветовых тонов или уровня серого за счет того, что устанавливают максимальное число цветовых тонов или уровней серого, которые в гистограмме имеют определенную минимальную частоту повторения, причем делают заключение о гомогенной доле, если в гистограмме доли число цветовых тонов или уровней серого, имеющих минимальную частоту повторения, меньше, чем максимальное число, причем соответствующую цифровую копию разбивают согласно первой модульной сетке из граничащих друг с другом фрагментов, а затем согласно второй модульной сетке из граничащих друг с другом фрагментов, причем первую и вторую модульную сетку сдвигают относительно друг друга на сдвиг по меньшей мере в одной из двух перпендикулярных друг другу осей в плоскости изображения цифровой копии, и регистрацию классификационных данных проводят как для разложенных по первой модульной сетке фрагментов, так и для разложенных по второй модульной сетке фрагментов.

В основе изобретения лежит принцип собирания с помощью способа WND-CHARM классификационных данных на основе коллекции из нескольких подлинных картин и в дальнейшем также с применением способа WND-CHARM собирать соответствующие классификационные данные для подлежащей перепроверке картины. При определенном минимальном совпадении классификационных данных подлежащей проверке картины с классификационными данными в наборе справочных данных, которое может быть свободно выбираемым пользователем, делается заключение о подлинной картине. Исследования показали, что уже коллекции из 10-15 подлинных картин определенного художника могут быть достаточными, чтобы создать набор справочных данных классификационных данных для подлинных картин соответствующего художника, который позволяет надежное определение подлинности подлежащей проверке картины.

Способ WND-CHARM в своих деталях описан в публикации "WND-CHARM: Multi-purpose image classification using compound image transforms", Pattern Recognition Letters 29 (2008) 1684-1693. Проводимые согласно изобретению в рамках реализации способа WND-CHARM методы анализа детально описаны в указанной публикации и здесь их не следует повторять. Лишь в качестве примера следует упомянуть, что эти методы анализа могут быть чем-то в роде основанных на контрасте методов, как обнаружение кромок с использованием операторов Prewitt или же Sobel, основанных на объекте методов анализа с использованием маскировки OTSU, а также статистических методов, которые содержат оценку гистограмм, сечений, дисперсий и/или оценки мин/макс. Кроме того, могут анализироваться текстуры на основе матриц совместного проявления по способу Haralick или так называемые текстуры Tamura. Кроме того, трансформации Фурье, Чебышева или Радона и/или оценки информативности охваченных признаков могут проводиться с помощью анализа Fisher-Score. Все из вышеуказанных методов и выходящие за их пределы способы анализа являются составной частью способа WND-CHARM и в его рамках приведены в соотношение друг с другом.

Способ Fisher-Score происходит из математической статистики и служит для оценки наилучшего качества параметров из набора нескольких параметров. Это делает возможной сравнительную оценку отдельных определенных вышеуказанными методами анализа признаков, посредством чего достигается оптимизация результатов. Так, например, для каждого признака (то есть, например, определенная текстура Tamura, текстура Haralick, мультимасштабная гистограмма и т.д.) может быть получена сравнительная оценка, которая разъясняет, какую релевантность имеет соответствующий признак. Дополнительные подробности по проверке релевантности с помощью способа WND-CHARM можно получить из указанной выше специальной статьи.

Дополнительное повышение надежности способа может быть достигнуто за счет того, что он также включает:

аа) обеспечение коллекции из нескольких поддельных картин художника и изготовление по меньшей мере одной цифровой копии каждой поддельной картины коллекции из нескольких поддельных картин,

бб) регистрацию классификационных данных для каждой из цифровых копий каждой поддельной картины коллекции поддельных картин с применением способа WND-CHARM, причем классификационные данные являются набором справочных данных классификационных данных для поддельных картин художника, и

дд) сравнение других классификационных данных с набором справочных данных классификационных данных для поддельных картин, причем делается заключение о подделке, если совпадение между другими классификационными данными и набором справочных данных классификационных данных для поддельных картин больше, чем совпадение между другими классификационными данными и набором справочных данных классификационных данных для подлинных картин.

Оказалось, что уже сравнительно малые части общей картины пригодны для того, чтобы можно было надежно сделать заключение о подлинности картины. Поэтому может быть предусмотрено, что перед соответствующим учетом классификационных данных цифровых копий подлинных картин, другой картины или поддельных картин соответствующую цифровую копию разбивают на фрагменты и проводят соответствующий учет классификационных данных по меньшей мере одного из фрагментов.

Как указано выше, соответствующую цифровую копию разбивают согласно первой модульной сетке из граничащих друг с другом фрагментов и далее согласно второй модульной сетке из граничащих друг с другом фрагментов, причем первую и вторую модульную сетку сдвигают относительно друг друга на величину отклонения по меньшей мере в одной из двух перпендикулярных друг другу осей в плоскости изображения цифровой копии, причем учет классификационных данных проводят как для разложенных по первой модульной сетке фрагментов, или их частичного количества, так и разложенных по второй модульной сетке фрагментов, или их частичного количества.

Перед соответствующим учетом классификационных данных для соответствующей цифровой копии подлинных картин, другой картины или поддельных картин к соответствующей копии может быть применено выравнивание гистограмм цветового тона или уровня серого. При этом используется весь имеющийся в распоряжении диапазон цветовых тонов и посредством растягивания данных ввода существующий используемый диапазон цветовых тонов приводится почти к равномерному распределению по всему имеющемуся в распоряжении диапазону цветовых тонов.

Как указано выше, изобретением предусмотрено, что для гомогенных долей, прежде всего, для одноцветных и/или не имеющих деталей долей соответствующей цифровой копии или соответствующего фрагмента классификационные данные не регистрируются, что, с одной стороны, предусмотрено для упрощения способа, а с другой стороны - для повышения точности.

При этом гомогенные доли цифровой копии регистрируют посредством гистограммы цветового тона или уровня серого за счет того, что устанавливается максимальная доля цветовых тонов или уровней серого, которые в гистограмме имеют определенную наименьшую частоту повторения, причем делается заключение о гомогенной доле, если в гистограмме доли число цветовых тонов или уровней серого, которые имеют наименьшую частоту повторения, меньше, чем максимальное число.

Кроме того, перед учетом, к соответствующей цифровой копии или ее фрагменту может быть применен фильтр размытия, прежде всего фильтр Гаусса, чтобы уменьшить влияние загрязнений и/или царапин на соответствующей картине.

Цифровые копии коллекции из нескольких поддельных картин или же подлинных картин, а также копия другой подлежащей проверке картины могут быть получены фотографически, причем каждую копию обеспечивают в виде составленного из множества пикселей файла изображения.

В соответствии с другим аспектом изобретение относится к применению способа WND-CHARM в способе установления авторства картины описанного выше вида.

Дополнительные детали изобретения поясняются с помощью следующих фигур. При этом показано на:

Фиг. 1: блок-схема проведения способа установления авторства в соответствии с одной формой осуществления изобретения,

Фиг. 2: примерная цифровая копия, которую разбивают согласно первой и второй модульной сетке,

Фиг. 3: схематически показывает проведение выравнивания гистограмм,

Фиг. 4: наглядно показывает фильтрование гомогенных компонентов копии, и

Фиг. 5: наглядно показывает долю фильтрованных гомогенных компонентов изображения в зависимости от выбранного допуска фильтрования.

На фиг. 1 для наглядного представления способа согласно одной форме осуществления показана схема последовательности операций. В соответствии с ней на шаге 10 обеспечивают коллекцию из нескольких подлинных картин определенного художника. Коллекция может быть подразделена в соответствии с дополнительными отличительными признаками, например определенные картины коллекции могут быть отнесены к определенной эпохе. Это может способствовать повышению качества данных в том отношении, что в последующем и подлежащую проверке картину, в соответствии с эпохой, из которой она должна происходить, сравнивают только на основе классификационных данных подлинных картин, которые относятся к соответствующей эпохе.

На шаге 20 изготавливают по меньшей мере одну цифровую копию каждой подлинной картины коллекции, причем это происходит предпочтительно фотографически, так что изготовленная копия состоит из нескольких пикселей изображения. Для этого может быть использована фотографическая аппаратура, которая имеет общепринятый цифровой датчик изображений, например CCD-или CMOS-датчик.

На шаге 30 регистрируют классификационные данные для каждой из цифровых копий каждой подлинной картины коллекции с применением способа WND-CHARM, и классификационные данные образуют набор справочных данных классификационных данных для подлинных картин соответствующего художника. Применяемые по способу WND-CHARM методы анализа подробно описаны в специальной статье WND-CHARM: Multi-purpose image classification using compound image transforms, Pattern Recognition Letters 29 (2008) 1684-1693.

На шаге 40 обеспечивают другую подлежащую проверке на подлинность картину, причем на шаге 50 изготавливают по меньшей мере одну цифровую копию для проверки картины. И это может быть изготовлено снова фотографически описанным выше образом. На шаге 60 регистрируют классификационные данные для цифровой копии другой картины с применением способа WND-CHARM.

Для дополнительного улучшения результата проверки на шаге 80 обеспечивают коллекцию из нескольких подделанных картин художника. Подделанные картины художника отличаются тем, что они ложно утверждают, что они принадлежат кисти художника обеспеченных на шаге 10 подлинных картин, что, однако, не соответствует действительности, так что подделанные картины фактически созданы другим художником. Но для изобретения, прежде всего, не обязательно требуется, чтобы поддельные картины были копиями фактически существующих подлинных картин художника. Также не требуется, чтобы в случае с поддельными картинами речь, по меньшей мере, частично шла о картинах, которые содержатся в коллекции подлинных картин. Для изобретения также не требуется, чтобы подлежащая проверке, следующая картина была картиной, которая содержится по меньшей мере в одной из коллекций из подлинных картин и поддельных картин. В соответствии со способом WND-CHARM изобретение основано только на том, чтобы регистрировать классификационные данные, которые посредством подлинных картин определенного художника и, в случае необходимости, посредством поддельных картин, которые приписывают определенному художнику, чтобы сравнить их в качестве сравнительных классификационных данных, которые в случае необходимости хранятся в банке данных после однократной регистрации, с соответствующими классификационными данными цифровой копии другой картины, авторство которой неизвестно, так чтобы на основе степени совпадения классификационных данных другой картины с классификационными данными подлинных картин и в случае необходимости классификационными данными поддельных картин можно было сделать заключение о подлинности другой картины.

Отдается на усмотрение пользователя, где он устанавливает процентный порог степени совпадения сравниваемых классификационных данных для возможности выполнения заключения о подлиннике или подделке. Однако, оказалось, что за счет применения способа CHARM с помощью способа согласно изобретению даже при «хороших подделках», все же, как правило, могло быть зарегистрировано незначительное совпадение собранных классификационных данных другой картины с классификационными данными подлинных картин или же увеличенное совпадение классификационных данных другой картины с классификационными данными поддельных картин, и таким образом при выборке 20 картин в 100% случаев можно было корректно определить подлинность или же отсутствие подлинности на основе степени совпадения сравниваемых классификационных данных. Даже при «хороших подделках», при которых классификационные данные другой картины, следовательно, подделки, имеет некоторую степень совпадения с классификационными данными коллекции подлинных картин, как тенденция все же можно было зарегистрировать преобладающее отклонение между сравниваемыми классификационными данными подлинных картин или же преобладающее совпадение классификационных данных поддельных картин и, тем самым, в результате дать корректную оценку.

На шагах 70 и 110 другие классификационные данные сравнивают с набором справочных данных классификационных данных для подлинных картин или же для поддельных картин. При сравнении других классификационных данных с набором справочных данных классификационных данных для подлинных картин при достижении или превышении минимального совпадения между другими классификационными данными и набором справочных данных делается заключение о подлинной картине художника, а в противном случае - о подделке. При сравнении ПО других классификационных данных с набором справочных данных классификационных данных для поддельных картин делается заключение о подделке, если совпадение между другими классификационными данными и набором справочных данных классификационных данных для поддельных картин больше, чем совпадение между другими классификационными данными и набором справочных данных классификационных данных для подлинных картин, и причем в противном случае делается заключение о подлинной картине. В соответствии со способом CHARM различные проверенные с помощью классификационных данных на совпадение отдельные признаки могут быть взвешены различно, так что, например, при 1000 проверенных отдельных признаках уже отклонение в немногих, например 50, выразительных и соответственно сильнее взвешенных отдельных признаках можно сделать заключение о подделке.

Оказалось, что оба сравнения 70, 110, сами по себе, всегда приводили к одному и тому же результату относительно определения подлинности, так что способ согласно изобретению может иметь присущую системе самовалидацию. Если бы результат шага 70 был противоположен результату шага 110, то есть один шаг позволял бы сделать заключение о подлинности проверяемой картины, а другой шаг о поддельной картине, то с помощью этого механизма могло бы быть верифицировано, что надежное определение подлинности является невозможным.

Подлежащие проверке картины, как подлинные картины из коллекции нескольких подлинных картин, так и поддельные картины коллекции поддельных картин, а также другая подлежащая проверке на подлинность картина могут быть повержены различным шагам предварительной обработки. Прежде всего, они должны быть помещены перед шагами 30, 60, 100, то есть регистрацией соответствующих классификационных данных и, например, быть нацелены на то, чтобы упростить процесс обработки и/или повысить выход при регистрации классификационных данных, то есть качество данных.

Может быть предусмотрено, что на шаге 120 соответствующую цифровую копию подлинной картины, поддельной картины или проверяемой на подлинность картины разбивают на фрагменты, причем проводят соответствующую регистрацию 30, 60, 100 классификационных данных в последующем по меньшей мере для одного из фрагментов. В зависимости от информационной плотности выбранного фрагмента, уже оценка одного из фрагментов может быть достаточной для того, чтобы проверить описанную подлинность и с достаточной уверенностью провести, то есть, прежде всего, чтобы создать достаточное количество классификационных данных, которое допускает надежное суждение о подлинности.

При разложении копии на фрагменты соответствующая цифровая копия может быть разложена согласно первой модульной сетке 200 из граничащих друг с другом фрагментов и далее согласно второй модульной сетке 300 из граничащих друг с другом фрагментов, причем первая и вторая модульная сетка 200, 300 смещаются относительно друг друга на смещение по меньшей мере в одной из двух перпендикулярных друг другу осей в плоскости изображения цифровой копии. Это детально наглядно показано на фиг. 2. Тогда регистрация 30, 60, 100 классификационных данных может быть проведена как для разложенных по первой модульной сетке 200 фрагментов, так и для разложенных по второй модульной сетке фрагментов. Для лучшего обзора на фиг. 2 вторая модульная сетка показана лишь участками. С помощью описанного смещения модульной сетки можно предотвратить то, что, например, при распознании структуры или текстуры информация теряется в результате того, что указанные текстуры или структуры делятся по разделительным линиям модульной сетки и поэтому при регистрации классификационных данных вырываются из контекста и, возможно, остаются неучтенными.

Как наглядно показано на фиг. 3, перед регистрацией 30, 60, 100 классификационных данных к соответствующей цифровой копии может быть применено выравнивание гистограмм цветовых тонов или уровня серого, при котором используемый соответствующей копией цветовой спектр или спектр уровня серого трансформируется на все имеющееся в распоряжении цветовое пространство или же пространство уровня серого, причем выравнивание гистограмм применяется либо ко всей копии, либо к фрагменту.

Со ссылкой на фиг. 4 описана другая мера по предварительной обработке цифровых копий. Прежде всего, для упрощения процесса и одновременно для улучшения качества классификационных данных после описанного со ссылкой на фиг. 2 разбиения цифровой копии на модульную сетку может быть предусмотрено, что для гомогенных долей, прежде всего одноцветных и/или не имеющих деталей долей соответствующей цифровой копии или соответствующего фрагмента, классификационные данные не регистрируют. В основе этого лежит допущение, что гомогенные доли либо не имеют оцениваемых классификационных данных, либо эти классификационные данные по причине гомогенности соответствующего фрагмента не имеют информативности применительно к определению подлинности. Для выделения гомогенных долей может быть предусмотрено, что цифровая копия на основе гистограммы цветовых тонов или уровня серого регистрируется на шаге 140 за счет того, что устанавливается максимальное число цветовых тонов или уровней серого, которые в гистограмме имеют определенную минимальную частоту повторения. При этом делается заключение о гомогенной доле, если в гистограмме доли число цветовых тонов или уровней серого, которые имеют минимальную частоту повторения, меньше, чем максимальное число.

В качестве дополнительной меры по предварительной обработке для уменьшения влияния загрязнений и/или царапин на соответствующей картине перед регистрацией 30, 60, 100 на шаге 150 к соответствующей цифровой копии или обрабатываемому фрагменту может быть применен фильтр размытия и, прежде всего, фильтр Гаусса.

При совместном рассмотрении фиг. 4 и 5 можно понять, что доля выделенных гомогенных долей изображения или же выделенных фрагментов с порогом допуска повышается или уменьшается. Чем выше порог допуска, тем больше выделяется фрагментов. При этом делается допущение, что, прежде всего, негомогенные фрагменты для описанного способа определения подлинности являются особо пригодными. Поэтому при приблизительно монохромных картинах может потребоваться поддерживать порог допуска низким и, прежде всего, провести описанное со ссылкой на фиг. 3 расширение гистограммы, чтобы лучше выработать имеющиеся в картине структуры.

Раскрытые в вышеприведенном описании, на чертежах, а также в формуле изобретения признаки, как по отдельности, так и в любом сочетании, могут быть существенными для осуществления изобретения.

Реферат

Изобретение относится к области установления авторства картины. Техническим результатом является обеспечение надежного установления авторства картины. Раскрыт способ установления авторства картины, включающий: а) обеспечение коллекции из нескольких подлинных картин определенного художника и изготовление по меньшей мере одной цифровой копии каждой подлинной картины коллекции из нескольких подлинных картин, б) регистрацию классификационных данных для каждой из цифровых копий каждой подлинной картины коллекции, причем классификационные данные являются набором справочных данных классификационных данных для подлинных картин художника, в) обеспечение другой картины и изготовление по меньшей мере одной цифровой копии другой картины, г) регистрацию других классификационных данных для цифровой копии другой картины и д) сравнение других классификационных данных с набором справочных данных классификационных данных для подлинных картин, причем при достижении или превышении минимального совпадения между другими классификационными данными и набором справочных данных делают заключение о подлинной картине художника, а в противном случае - о подделке, причем регистрацию классификационных данных и других классификационных данных осуществляют с применением способа WND-CHARM, при этом для гомогенных долей соответствующей цифровой копии или соответствующего фрагмента классификационные данные не регистрируют, причем гомогенные доли цифровой копии регистрируют с помощью гистограммы цветовых тонов или уровня серого за счет того, что устанавливают максимальное число цветовых тонов или уровней серого, которые в гистограмме имеют определенную минимальную частоту повторения, причем делают заключение о гомогенной доле, если в гистограмме доли число цветовых тонов или уровней серого, имеющих минимальную частоту повторения, меньше, чем максимальное число, причем соответствующую цифровую копию разбивают согласно первой модульной сетке из граничащих друг с другом фрагментов, а затем согласно второй модульной сетке из граничащих друг с другом фрагментов, причем первую и вторую модульную сетку сдвигают относительно друг друга на сдвиг по меньшей мере в одной из двух перпендикулярных друг другу осей в плоскости изображения цифровой копии, и регистрацию классификационных данных проводят как для разложенных по первой модульной сетке фрагментов, так и для разложенных по второй модульной сетке фрагментов. 5 з.п. ф-лы, 5 ил.

Формула