文/關(guān)曉惠 潘 綱

計算機技術(shù)在書畫鑒定領(lǐng)域應(yīng)用探析

文/關(guān)曉惠 潘 綱

中國書畫的真?zhèn)舞b別一直是困擾書畫界的難題。傳統(tǒng)完全依賴專家的經(jīng)驗性鑒定方式主要缺點是主觀性太強，對于爭議的作品難以有令人信服的客觀證據(jù)。近年來，隨著模式識別與計算機視覺技術(shù)的快速發(fā)展，基于視覺的計算機輔助中國書畫真?zhèn)舞b別正成為學(xué)術(shù)界的研究熱點，它為專家的經(jīng)驗性鑒定尋找科學(xué)的、客觀的量化指標進行了有益的探索。

真?zhèn)舞b別是運用各種方法判斷出某件書畫作品與被指稱的作者是否一致。傳統(tǒng)的真?zhèn)舞b別主要依賴專家的經(jīng)驗和學(xué)識，主要有兩種依據(jù):一是來自書畫本身，包括題款、印鑒、紙絹、裝潢以及內(nèi)容所體現(xiàn)的信息;二是來自對作者自身信息的了解及熟悉程度。傳統(tǒng)真?zhèn)舞b別方法最大的缺點是鑒定專家主觀因素影響多，缺少客觀的、可量化的鑒別指標，以至于對同一幅作品，不同的專家經(jīng)常有不同的鑒定意見。

因為中國書畫難以客觀鑒定，很多書畫的真?zhèn)未嬖谥艽鬆幷?，容易產(chǎn)生糾紛，一些國際拍賣會甚至因此不拍賣中國書畫，這大大影響了中國畫國際化的發(fā)展步伐。傳統(tǒng)的中國畫鑒別手段和方式的局限性，使得探索尋求客觀、科學(xué)的鑒別依據(jù)顯得尤為迫切。

基于此，利用圖像處理及模式識別技術(shù)，對中國畫進行計算機輔助的真?zhèn)舞b別正逐漸引起研究人員的興趣。計算機輔助的中國畫真?zhèn)舞b別是以書畫本身作為研究對象，主要從題款、印鑒、繪畫內(nèi)容三個方面著手，利用圖像識別和計算機視覺技術(shù)進行分析，給專家提供一致的、客觀的、定量的判別指標，這將有助于提高中國畫鑒別的可信度與科學(xué)性。圖像處理、模式識別、計算機視覺技術(shù)已在很大范圍內(nèi)如人臉識別、指紋識別、多媒體檢索等領(lǐng)域取得成功的應(yīng)用，這給計算機輔助的中國畫真?zhèn)舞b別提供了重要的技術(shù)基礎(chǔ)。

基于物理與化學(xué)分析的真?zhèn)舞b別

目鑒真?zhèn)螘r，鑒定專家的主觀性經(jīng)驗比重極大，借助于科學(xué)的手段輔助進行中國畫的真?zhèn)舞b別就顯得更為迫切。近年來，基于物理和化學(xué)的鑒定方法已在西方油畫鑒定中逐步得到應(yīng)用。該類方法主要通過物理及化學(xué)手段獲取作品的紙張、顏料等物質(zhì)的某些物理及化學(xué)性質(zhì)，辨別作品作者與作品年代，該類方法原則上也適用于中國書畫。

利用物理測定方法輔助中國畫真?zhèn)舞b別，主要是利用X射線衍射光譜和紅外光譜分析方法讓單色X射線或紅外光輻射書畫，部分射線被樣品內(nèi)的晶面反射形成一種與樣品的物質(zhì)內(nèi)晶體構(gòu)造密切相關(guān)的衍射圖像。通過對衍射圖像進行分析，就可以獲得有關(guān)構(gòu)成物質(zhì)的原子的排列、化合物的形態(tài)、結(jié)晶物質(zhì)的物相等信息資料，進而判斷書畫的真?zhèn)螌傩??；瘜W(xué)分析方法輔助中國畫真?zhèn)舞b別，主要是使用X光線的熒光性，用X光激發(fā)顏料中的原子，發(fā)射出其特征光譜，從而分析畫中所包含的化學(xué)元素，以及不同的顏料在畫中的分布情況，通過比較不同的化學(xué)成分判斷畫的真?zhèn)巍?/p>

基于物理或化學(xué)的分析方法僅僅著眼于作品物質(zhì)的物理化學(xué)性質(zhì)，對于同時代的使用同類顏料的偽作無法區(qū)分。另外，由于一般的繪畫作品都特別怕強光的照射，一些基于物理或化學(xué)的分析方法會對書畫造成損傷。

基于視覺的計算機輔助真?zhèn)舞b別

計算機視覺是用計算機模擬人的視覺感知方式，使計算機具有對視覺感知、特征抽象的能力。基于視覺的計算機輔助書畫真?zhèn)舞b別是以數(shù)字化的作品為研究對象，借助圖像處理、計算機視覺及模式識別等技術(shù)，給出定性或定量的指標，作為判定該作品真?zhèn)蔚妮o助依據(jù)。

計算機鑒別技術(shù)綜述

中國書畫是融詩文、書法、篆刻、繪畫于一體的綜合藝術(shù)。

一幅中國書畫通常由印鑒、題款、繪畫三部分組成，與主體內(nèi)容本身一樣，印鑒的樣式、題款書法的風(fēng)格都代表了作者自己獨有的特點，是分辨真?zhèn)蔚闹匾罁?jù)。計算機輔助的中國書畫真?zhèn)舞b別應(yīng)從印鑒、題款、繪畫內(nèi)容這三個最重要的方面進行考察，通過分析這三個不同對象各自作為真作的可信度，最終獲得一系列量化的真?zhèn)沃笜伺c證據(jù)。

以下分別對這三個方面的相關(guān)技術(shù)進行綜述。

1.印鑒

印鑒是印章蓋出來的印，印鑒的真?zhèn)舞b別是分析待鑒印鑒和標準印鑒之間的差異，以確定待鑒別印鑒的真?zhèn)?。在實際場合中，由于加蓋印鑒的條件不同，造成同一印章的不同印鑒之間的較大差異，這種差異的存在使真假印鑒的區(qū)分變得十分困難。印鑒在真?zhèn)舞b別之前一般需要將印鑒進行配準，然后進行匹配操作，當(dāng)匹配結(jié)果達到某個閾值時確認為真，否則為假。我們可將匹配方法歸為以下兩大類:

1.1 基于特征的方法

在配準的基礎(chǔ)上計算待鑒印鑒圖像和標準印鑒圖像總的像素差、邊緣匹配度、圖像面積誤差、特征圖形周長誤差、局部特征誤差等特征參數(shù)，根據(jù)對大量樣本的統(tǒng)計得到這幾個參數(shù)的經(jīng)驗閾值，綜合考慮后得到最后的判斷結(jié)果。因為這類方法都是直接在印鑒表面上計算差異作為判別的根據(jù)，而不是提取反映印鑒圖像本質(zhì)和關(guān)鍵的特征來進行判斷，因此其準確率不高。

1.2 基于模板的方法

此類方法是對印鑒進行細化處理后，依據(jù)筆畫的拓撲結(jié)構(gòu)具有相對穩(wěn)定性的特點，對細化后的筆畫骨架進行模板匹配，從而得出判斷結(jié)果。如一種利用筆畫屬性圖ASG（從細化后的筆畫骨架獲得）進行匹配的決策方法。這種方法適應(yīng)性較好，可在較少限制的條件下進行，但由于此方法是基于細化后的筆畫骨架，因此無法對筆畫的寬度進行比較。

2.題款

題款分為兩個方面:簽名和題詞。簽名在不同的書畫中內(nèi)容是一樣的，只是每次書寫的形式稍有差異。而題詞在不同的書畫中內(nèi)容是不一樣的，需要根據(jù)已有的題詞提取出作者不同書寫內(nèi)容、時間、地點以及外界條件變化的個人特征。通過分析司法的鑒定筆跡案例，總結(jié)出真的筆跡和模仿的筆跡在字形、筆力、結(jié)構(gòu)等方面的不同。

中國書畫中的題款皆用毛筆書寫，其與基于簽名或手寫體的身份識別方法具有極大相似性。其中簽名的驗證方法可以分為以下兩大類:

2.1 靜態(tài)特征方法

靜態(tài)特征方法僅從靜態(tài)簽名圖像上進行分析，并提取特征，主要有以下幾種方法。

基于特征的方法：該類方法認為作者的個人特征信息，隱藏在筆畫中，因此將簽名分解為一個個連貫的筆畫，一般所用到的特征包括入角、相對位置、相對大小、曲率等，由于有效提取筆段比較困難，因此常常將簽名圖像分割成一些小方格，在每個方格上提取特征。另外由于簽名圖像中的局部細節(jié)特征不易提取，即使提取出來也難以匹配，因此大部分研究工作是基于簽名圖像的幾何統(tǒng)計特性和紋理統(tǒng)計特性的。

基于模式匹配的方法：在對簽名圖像進行二值化和歸一化之后，求兩幅二值圖像之間的距離。在待確定簽名和真實簽名之間定義一個置換函數(shù)，來表示二者的差異，通過尋找置換函數(shù)的最小值，找到兩個簽名之間的最佳匹配狀態(tài)，并將此時二者的差異作為衡量待確定簽名和真實簽名之間的相似度。

基于概率模型的方法：根據(jù)已有的真?zhèn)魏灻?，?xùn)練出一種模型，然后對輸入的簽名，計算該簽名屬真的概率，據(jù)此進行簽名真?zhèn)蔚蔫b定，典型的方法如使用隱馬爾可夫模型（HMM）建模。

圖像相似度計算識別

圖像色彩還原識別

2.2 偽動態(tài)特征方法

由于靜態(tài)簽名圖像沒有動態(tài)的信息，而簽名的動態(tài)過程中所蘊含的信息往往是不易模仿和偽造的，比如筆畫的走勢、連貫性等。因此，在一定程度上恢復(fù)簽名中的動態(tài)信息，將會很大地提高簽名驗證的準確率。根據(jù)靜態(tài)簽名圖像挖掘簽名過程中所包含的動態(tài)信息，將一個2D的空間模型轉(zhuǎn)換為隨時間變化的1D模型，這個過程所獲得的信息并非真的動態(tài)信息，所以稱為偽動態(tài)特征。簽名過程中不同的壓力會產(chǎn)生不同風(fēng)格的簽名，他們將靜態(tài)簽名圖像中灰度較深的地方作為高壓點，借此來刻畫動態(tài)簽名過程中用筆的用力程度。此后，很多研究人員嘗試在靜態(tài)簽名圖像中挖掘動態(tài)簽名過程中的其它屬性，比如筆畫順序，筆畫的走勢（方向）等，通過啟發(fā)式方法來追蹤簽名筆畫的動態(tài)順序關(guān)系。

上述的方法都是基于相同簽名內(nèi)容的鑒定方法，即文本依存的方法。

書畫中題詞部分一般是與內(nèi)容無關(guān)的，屬于文本獨立。目前這類方法主要分為以下兩種方法:

1.局部特征方法

局部特征方法主要是從作者的一幅筆跡中提取字符行的對齊程度、字符的偏斜度、文字的布局、字符之間的連接情況、筆畫的連續(xù)性、字符的終端筆畫的屬性等局部特征。通過提取筆跡中的基本筆畫，用筆畫的筆壓變化特征來表征個人的書寫特點，從而實現(xiàn)文字的鑒定。

2.全局特征方法

全局特征方法是從整體的角度分析作者的筆跡，將大量的字符組成一幅紋理圖像，在圖像上提取作者的特征，從而將筆跡的鑒別問題轉(zhuǎn)化為紋理鑒定問題。另一種比較常用的紋理分析方法是用經(jīng)過預(yù)處理的筆跡紋理圖像進行Gabor小波變換，然后在上面提取各種特征作為作者的筆跡特征進行身份鑒別。

3.繪畫內(nèi)容

繪畫內(nèi)容作為書畫的主體部分，它是作者個人獨特風(fēng)格最主要的承載體，也是鑒別最重要的依據(jù)。通過基于視覺的繪畫內(nèi)容分析方法來識別繪畫的風(fēng)格和作者已引起研究人員的強烈興趣。

我們給出了一種基于MRF的國畫繪畫內(nèi)容的真?zhèn)舞b別算法，該方法為書畫中的對象建立一個三層的鑒別模型，然后使用置信傳播算法推導(dǎo)各個對象的真?zhèn)螤顟B(tài)或概率，為書畫真?zhèn)舞b別的定量分析提供了一定的依據(jù)。

通過計算機技術(shù)對書畫真?zhèn)舞b別是一個十分復(fù)雜的研究課題，是繪畫藝術(shù)、人工智能、圖像處理、模式識別、計算機視覺、心理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)等多個學(xué)科交叉的一個全新的研究領(lǐng)域。當(dāng)前該技術(shù)仍處于研究探索階段。當(dāng)然，由于真?zhèn)舞b別的復(fù)雜性，基于視覺的真?zhèn)舞b別只能是其它鑒定方式之外的一種有效的輔助手段，它不能完全代替后者。

[清] 纏枝花卉紋瓷瓶