(57)【要約】絵画の原作者を決定するための方法において、調査すべき絵画または調査すべき絵画の一部を、デジタル化手段,特にスキャナにより少なくとも１つのデータレコードに変換するステップと、上記データレコードを解析し、このデータレコードにデジタル化されて含まれる特有の特徴またはその特徴の一部、特に点,線,点群,線群またはモデルを、データバンクに蓄積された特徴から選んで決定するステップとを少なくとも備え、上記データバンクは、上記蓄積された特徴の夫々に関連づけて追加すべきデータレコードを有する。
2012527665.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
絵画の原作者を決定するための方法において、少なくとも
調査すべき絵画または調査すべき絵画の一部を、デジタル化手段,特にスキャナにより少なくとも１つのデータレコードに変換するステップと、
上記データレコードを解析し、このデータレコードにデジタル化されて含まれる特有の特徴またはその特徴の一部、特に点,線,点群,線群またはモデルを、データバンクに蓄積された特徴から選んで決定するステップを備え、
上記データバンクは、上記蓄積された特徴の夫々に関連づけて追加すべきデータレコードを有する方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、上記デジタル化手段の解像度は、任意に設定できることを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１または２に記載の方法において、上記調査すべき絵画または調査すべき絵画の一部に特有の特徴を解析および決定するために、ハフ法が用いられることを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか１つに記載の方法において、データレコードに含まれる特有の特徴の参照特徴またはその一部を決定する更なるステップを備え、特有の特徴の参照特徴は、既にデータバンクに蓄積されているか、方法の実行中に作られるかであることを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれかに１つに記載の方法において、上記参照特徴は、少なくとも１つの上記特有の特徴または特有の特徴の一部を操作することによって作られることを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれか１つに記載の方法において、上記特有の特徴の少なくとも１つの参照特徴は、各特有の特徴またはその一部を拡大または縮小して作られることを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれか１つに記載の方法において、上記特有の特徴の少なくとも１つの参照特徴は、各特有の特徴またはその一部を膨脹または圧縮して作られることを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項１乃至７のいずれか１つに記載の方法において、上記特有の特徴の少なくとも１つの参照特徴は、各特有の特徴の線またはこの線の一部の曲率を変更することによって作られることを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項１乃至８のいずれか１つに記載の方法において、上記特有の特徴の少なくとも１つの参照特徴は、特有の特徴である少なくとも２つの線の間の角度を変更することによって作られることを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項１乃至９のいずれか１つに記載の方法によって動作し、絵画の原作者を決定するための装置であって、好ましくはスキャナである少なくとも１つのデジタル化手段(１)と、正規化モジュール(２)と、１つのセグメント化モジュール(３)と、分類器モジュール(４)と、データバンク(５)を備えることを特徴とする装置。
【請求項１１】
少なくとも１つのデータ処理ユニットと、少なくとも１つのメモリと、好ましくはスキャナである少なくとも１つのデジタル化手段(１)と、少なくとも１つの正規化モジュール(２)と、少なくとも１つのセグメント化モジュール(３)と、少なくとも１つの分類器モジュール(４)と、データバンク(５)を備えるコンピュータシステムにおいて、上記データ処理ユニットは、請求項１乃至９のいずれか１つに記載の方法によって動作するようにプログラム的に調整されることを特徴とするコンピュータシステム。
【請求項１２】
請求項１乃至９のいずれか１つに記載の方法を実行するように適合させられた指令を備えたコンピュータプログラム。
【請求項１３】
コンピュータプログラムコード手段をもち、コンピュータが読み取れる媒体を備えたコンピュータプログラム製品であって、コンピュータプログラムが入力された後に、請求項１乃至９のいずれか１つに記載の方法を実行するためのプログラムによってコンピュータが指令されることを特徴とするコンピュータプログラム製品。
【請求項１４】
電子的搬送波信号に載せられたコンピュータプログラムを備えたコンピュータプログラム製品であって、コンピュータプログラムが入力された後に、請求項１乃至９のいずれか１つに記載の方法を実行するためのプログラムによってコンピュータが指令されることを特徴とするコンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、絵画の出所および原作者を証明するための装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
芸術界では、芸術作品の出所,つまり各芸術作品が帰属するところの芸術家が、本来の原作者の確定および作品の価値判断からも、芸術史の観点からも非常に重要である。芸術家は、芸術作品の原作者として、その芸術作品が売られた後も失われない非常に広範な権利をもつ。さらに、特に古い芸術作品などの原作者は疑もいなく決定することができない場合が多いので、芸術史家は、芸術作品の真の出所に関心をもつ。このことは、原作者のサインがない場合や偽サインの場合、或いは、著名なマイスターが物覚えの良い多くの弟子をもっていて、芸術作品の全体または一部の仕上げを弟子に任せたにも拘わらず、その芸術作品に自分の署名(サイン)をした場合に生じる。レンブラントは、そのよい例である。斯かる場合、芸術作品を検査するための高い技術水準に基づく検査装置が動員される。絵画のＸ線撮影は、珍しいことではなく、製紙会社の透かしを認識するために赤外線照射も度々行われる。種々の顔料に含まれる物質に紫外線を照射して、作品の基礎である物質に関する情報を得ている。こうして、各芸術家を帰納的に推理することができる。偽物を認識するための更なる方法は、熱発光分析、高価な化学分析または顕微鏡による観察である。
【０００３】
しかし、これらの方法は、非常に費用が掛かるうえ、適合した場所(大抵は実験室)で行われなければならず、適合した場所は、照射によって人間に健康上の被害をもたらさない場所や、絵画の状態に不安のない空気調整された空間である。
【０００４】
他方、芸術の専門家は、度々、訓練された自分の眼によって芸術作品,特に絵画の原作者を単独で認識できる。芸術の専門家は、自分の訓練活動や職業活動の過程で、原作者として絵画が帰属すべき芸術家を認識する能力を身につけてきている。色の塗り、線の引き方、絵筆の運び(運筆)は、芸術家を特徴づけ,その作品の識別を容易化する特徴のうちの幾つかである。運筆は、概ね絵画における塗りの運びを意味する。芸術の専門家は、各芸術家について、絵画の各部分の重要性を表現できる。従って、例えば或る絵画において、線の引き方は、顔が、衣服に費やした線引きの運筆よりも繊細な仕上がりである。この場合、原作者は顔の表現または顔自体の形成に特に重きを置いていることが正に認識できる。それ故、運筆は、創作者の個人的な筆跡である。創作者は、他の特徴として運筆,線の引き方,筆圧の軽さと強さを含ませうる。芸術作品,特に絵画は、芸術家つまり原作者の斯かる個人的筆跡の助けによって、識別されて、真正な原作者に帰属せしめられる。これは、今のところ専門家が絵画を観察することのみによって可能である。その際、専門家は、絵画を極めて正確に研究し,丁寧に調査しなければならない。このような過程は、芸術の専門家が極めて優秀な専門家であるので、多大の時間と費用を要するものとなる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従って、本発明の課題は、多数の芸術家による絵画を、その絵画を制作した芸術家に帰属させる装置および方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題は、本発明による絵画の原作者を決定するための方法によって解決され、この方法は、少なくとも次の各ステップを備える。即ち、
調査すべき絵画またはその絵画の一部を、スキャナなどのデジタル化手段により少なくとも１つのデータレコードに変換するステップと、
上記データレコードを解析し、このデータレコードにデジタル化されて含まれる点,線,点群,線群またはモデルなどの特有の特徴またはその特徴の一部を、データバンクに蓄積された特徴から選んで決定するステップを備え、
上記データバンクは、上記蓄積された特徴の夫々に関連づけて追加すべきデータレコードを有する。
【０００７】
本発明による方法では、芸術の専門家の専門知識がデータバンクを経て読み出される。どれだけ速く結果を提示できるかについては、データバンクへのアクセス速度と、データバンク中で検索するためのアルゴリズムと、調査すべきデータレコードの大きさと、当然ながらデータバンク中の関連するデータレコードの量のみが重要な問題である。本発明で言う特有の特徴をデータレコードから決定するとは、データレコード(従って、当然ながら調査すべき絵画の最終的な効果)中の特有の特徴を認識すること、或いは、データレコード中の特有の特徴を識別(発見)することと理解されなければならない。
【０００８】
絵画またはその一部をデジタル化手段によって少なくとも１つのデータレコードに変換するとは、大抵の場合、絵画をスキャナによって走査することを意味する。しかし、スキャナに相当するデジタルカメラを動員することも可能である。その場合、カメラによるデジタル化は、戸外で行うことができるという利点がある。また、優れた携帯性を保証しつつデジタル化したデータを簡単しかも迅速に獲得する,とりわけ芸術作品を輸送することなく展示場で直接デジタルデータ化する途を提供する。スキャナは、絵画などの対象物を系統的かつ規則的に調査,測定できるようなデータ把握装置である。この場合、多数の個々の測定から、スキャンすべき対象物の全体像またはその一部を作成できる。３次元の芸術作品の場合、３Ｄスキャナを用いることができる。同期した光で原画を照射し、反射光をレンズで集光する所謂クルーズ・スキャナを用いて、原画の色彩に完全に忠実で高精度のスキャン像が保証される。簡単な撮像では、有利なことに非常に良好な撮像品質をもつ市販のスキャナ(「非常に良好な撮像品質」は、新世代の実際のスキャナの撮影度と解像度は常に増大するから、時代の経過と共に変化している)を用いることができる。スキャンで得られたデータレコードは、設定された解像度によっては、小さな原画でも大きなメモリ容量を必要とする。しかし、このハンディキャップ,つまり大容量のメモリを用意することは、メモリの現状に鑑みれば全く安価に実現できる。
【０００９】
本発明の方法が企図するスキャンによって得られたデータレコードの解析とデータレコード中に勿論デジタルの形で存する特有の特徴の決定は、データバンクに蓄積されたモデル見本によって行われる。このモデル見本は、調査すべき絵画と比較され、モデル見本が調査すべき絵画と同一外観であるか、或いは、非常に類似しているかが評価される。
【００１０】
このような特有の特徴、とりわけ調査すべき絵画中の点,線,点群,線群またはモデルの決定及び認識は、多量のデータから規則性,繰り返し性,類似性,法則性を認識できる能力を要求し、その際、類似性の認識には大きな成功の見込みが要求される。このような能力は、モデル認識の方法を用いて準備することができる。更なる特有の特徴は、縁,色縁, 色彩の推移、即ちカラーグラデーションと運筆自体である。
【００１１】
スキャンされて調査すべき絵画は、準備ステップを含めて後述する絵画解析を基本的に受ける。この絵画解析は、データバンクに蓄積されたモデルとの後続する比較を非常に容易化する。
【００１２】
デジタル化の後、調査すべき絵画は、準備ステップを受ける。このステップでは、特に絵画は、比較すべきモデルと後に較正できるように規格化される。必要な場合、フィルタを用いて妨げになるノイズが抑えられる。後のステップにおいて有益な場合は、絵画の色彩をグレー階調に変換することもできる。
【００１３】
その後、絵画は、セグメントに分割でき、それによって均質な領域,つまり例えば同じテクスチャーまたは同じ色彩の領域が、メモリ領域節約のため纏められる。
【００１４】
その後、特徴抽出が行われる。特徴を獲得するための方法は、基本的に、大抵の場合高々直感によって得られるか、専門家の長年に亘る経験に基づくかの方法である。重要な特徴は、特徴ベクトルに加工することができる。絵画中の特徴は、直線,円弧,円,楕円または幾何学的に表現できる他の群である。多くの斯かる特徴またはその１つから、原作者に帰属させるべき特有の特徴が構成される。
【００１５】
このようにして抽出された特長またはモデルは、次のステップで分類、即ち分類処理を受けさせられる。分類器とも呼ばれる分類方法は、抽出された特徴またはモデルを類に分類する。分類方法は、この分野の技術水準において既に公知である。この分野では、手動,自動,数値,非数値で統計的,無分類,次元化,および学習的な各方法が、知られている。他の方法も更に知られているので、上記方法に限定されると解してはならない。ここで、分類は、例えばベイズ分類器を用いて行うことができる。ベイズ分類器は、各特徴をそれが最尤度で帰属すべき類に正確に分類する。
【００１６】
この分類に基づいて絵画認識または絵画解釈のみを行う本来の絵画解析を行うことができる。ここで、第１のステップでは関連するものだけが判断され、第２のステップでは特徴相互の関連が判定される。
【００１７】
こうして認識され,解析された特徴は、データバンクに蓄積された特有の特徴と比較される。１つまたは多くの一致が認められると、絵画の原作者の名前に加えて原作者に関する更なる情報をもつ帰属させるべきデータレコードを引き渡すことができる。
【００１８】
本発明の他の実施形態は、スキャナであるのが好ましいデジタル化手段の解像度が任意に設定できることを特徴とする。この可能性によって、各芸術作品も、デジタル化によって得られ,最終的に加工すべきデータ量も考慮することができる。
【００１９】
芸術家が作品の製作の際、細くて場合によっては非常に軽い線引きで傑出する金銀線細工的技術を好んで用いる場合、極めて細くて小さい詳細をもデジタル化し,次いで調査できるように、絵画解析の遂行には高解像度モジュールを選ぶ必要がある。他の場合、例えば大面積のキャンバスに単色で少数の四角形を描いた作品は、訴える力は非常に強いが、デジタル化された作品のもつ情報は単純で、ごく僅かなデータ量で完全に把握できる。
【００２０】
本発明の他の好ましい実施形態では、調査すべき絵画またはその一部の特有の特徴を解析し,決定するために、ハフ(Hough)法が用いられる。このハフ法では、同名の変換,つまりハフ変換に基づく方法が重要である。ハフ変換は、直線,楕円,他の幾何学的対象の認識に適合している。見つけ出すべき特有の特徴は、このような対象から構成される。ハフ法は、消え去った絵画,つまり幾何学的対象が明瞭に認識できない絵画でも、線の構造を識別できる非常に強靱な方法であることが更に重要である。従って、完全な線のみならず、線のセグメントや他のセグメントおよび幾何学的対象の一部を決定することができる。
【００２１】
本発明の特に好ましい実施形態は、更なるステップにおいてデータレコードに含まれる特有の特徴の参照特徴またはその一部を決定する方法であって、特有の特徴の参照特徴は、既にデータバンクに蓄積されているか、方法の実行中に作られるかであることを特徴とする。本発明で言う特有の特徴の上記参照特徴は、特有の特徴を変更することによってこの特有の特徴自体から作られる。人間の眼は、参照特徴と特有の特徴との僅かな差異さえも認識できる。調査すべき絵画において参照特徴を決定すれば、常に現れうる特有の特徴における僅かな偏差も認識でき、これによって作品を原作者に帰属させる際に生じる間違いを避けることができる。芸術家は、勿論自身を特徴づける個人的な筆跡を持ち、常に類似し,或いは殆ど同一の特定の形態で描画する。しかし、描かれた形態には常に偏差がある。この偏差を認識することおよび場合によっては調査すべき絵画の特有の特徴として決定することが重要である。参照特徴は、絵画加工モジュールを用いて作成される。この絵画加工モジュールは、この技術分野で公知である。従って、これらに限られないが、例えば線,曲線,直線,角または幾何学的に結び付いた外観全体が操作され、その際、特有の特徴またはその一部が操作の出発点となる。
【００２２】
極めて簡単な場合、特有の特徴またはその一部は、単に拡大または縮小され、そのうちの１つ以上の特有の特徴またはその一部が加工される。また、特有の特徴の一部が拡大され、他の一部が縮小されることもある。
【００２３】
本発明の更に好ましい実施形態では、各特有の特徴を膨脹または圧縮して参照特徴またはその一部が作られる。この実施形態では、特有の特徴は、上述の最後の実施形態とは逆に強く異化される。しかし、このような操作は、調査すべき絵画の幾何学に基づく特有の特徴が、絵画の作成の際に拡大や縮小を強制している場合、積極的な結果をもたらす。さらに、特有の特徴またはその一部の斯かる操作では、一部を縮小し、他の一部を拡大する必要がある。
【００２４】
本発明の更に好ましい実施形態では、少なくとも１つの参照特徴が線の曲率の変更によって作られる。
【００２５】
他の実施形態では、参照特徴は、特有の特徴である少なくとも２つの線間の角度を変更することによって作られる。
【００２６】
行われるこれらの総ての操作は、操作の本来の目的,つまり芸術作品を原作者に帰属させるという目的を最早達することができないように特有の特徴をその本来の性質を変えて変化させてはならない。但し、可能な参照特徴を作るため、特有の特徴の列挙した上記変更に加えて更なる操作が考えられる。
【００２７】
本発明の上述の方法が、絵画の一部に適用できることは疑う余地がない。斯かる場合、絵画の調査する必要がある一部(部分)のみがデジタル化される。これは、特別な「特有の特徴」が目に付くが、見る者はこの「特有の特徴」が原作のものか見る者を騙す偽造であるかが判らない場合に当てはまる。
【００２８】
このような方法は、例えば好ましくはスキャナであるデジタル化手段、正規化モジュール、セグメント化モジュールおよびデータバンクモジュールを少なくとも備えた装置によって行うことができる。この装置に少なくとも１つのメモリ媒体と少なくとも１つのデータ処理ユニットを更に備えることも考えられる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】図１は、本発明による方法の過程の概要を示す図である。
【図２】図２は、ハウ法を直線を例にして説明する図である。
【図３】図３は、色縁を示す該逆図である。
【図４】図４は、カラーグラデーションを示す概略図である。
【図５】図５は、５つの特徴的領域をもつ原作の白/黒コピーである。
【図５ａ】図５aは、図５の特徴的領域の図である。
【図５ｂ】図５bは、図５の特徴的領域の図である。
【図５ｃ】図５cは、図５の特徴的領域の図である。
【図５ｄ】図５dは、図５の特徴的領域の図である。
【図５ｅ】図５eは、図５の特徴的領域の図である。
【図６】図６は、５つの特徴的領域をもつ偽造と思われる絵画の白/黒コピーである。
【図６ａ】図６aは、図６の特徴的領域の図である。
【図６ｂ】図６bは、図６の特徴的領域の図である。
【図６ｃ】図６cは、図６の特徴的領域の図である。
【図６ｄ】図６dは、図６の特徴的領域の図である。
【図６ｅ】図６eは、図６の特徴的領域の図である。
【図７】図７は、画家マックス・クラーレンバッハの作品のコピーである。
【図７ａ】図７aは、図７の一部の図である。
【図８】図８は、画家マックス・クラーレンバッハの作品の偽造と思われる絵画のコピーである。
【図９】図９は、色縁,カラーグラデーションおよび運筆を示す概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
図１は、本発明の方法の過程および方法に必要な幾つかのモジュールの投入を示す概略図である。第１ステップでは、調査すべき絵画は、この場合は高解像度のスキャナであるデジタル化手段１を用いてデジタル化される。スキャンされた絵画は、非常に著名な芸術家(画家)ＸＹの細密画であり、画家ＸＹは、この絵画の裏面に古風なマッチ箱を描いている。この絵画は、時間が経つにつれてかなり損なわれ、絵画の裏面の品質が、曾て自己特定のために描いていた上記マッチ箱にとって役立たなくなる状況になった。このような理由から、非常な高解像度でデジタル化されることになった。これによって、肉眼で殆ど認識できない絵画対象物の詳細が、その詳細が可能な限り失われないようにデジタル化された。現在のデジタル化の技術は、大量のデータ量を蓄積し,管理することができる。次いで、絵画は、正規化モジュール２によって正規化される。この正規化は、見つけ出された特有な特徴の夫々をデータバンク５に蓄積されたモデルと比較することを改善するのに役立つ。データバンク５に蓄積されたモデルも正規化されているので、個々の特有の特徴の大部分は、類似している。画家は、運筆にはっきり現れる自己を特徴づける行動を、常に略同じやり方で行うので、この行動の構造と結果の大きさは、大抵の場合似たものになるだろう。
【００３１】
絵画は、続くステップでセグメントに細分される。図１の場合、絵画が主に４つの特徴、つまり線,円,ハート,太陽からなるので、細分は考慮に値する。強制的にそう行う必要はないが、細分を上手く選択して、各絵画セグメントに１つの特徴のみが入るようにする。このステップを実行するモジュールは、セグメント化モジュール３である。
【００３２】
見つけ出された特徴は、適合した分類器モジュール４によって分類処理され、最尤度で帰属すべき類に分類される。従って、線は{線}の類に分類され、円は{円}の類に分類される。但し、ハートと太陽は、場合によってはデータバンク中の類に蓄積されず、よって見つけ出されない。この場合、ハートが{三角形}または{変形三角形}などの間違った類に分類される虞がある。対象物ハートが、見つけ出すべき画家の特有の特徴である場合は、データバンク中のその画家の一類として{ハート}の類が設けられ、{三角形}または{変形三角形}の間違った類があっても、最尤度で{ハート}の類に分類される。なぜなら、データバンクに蓄積された特有の特徴も、基本的に分類器モジュール４によって分類されているので、分類器モジュールは、同一性や大きな類似性を認めれば同じ分類を行うからである。ハートは、隣接する直線によって２つの楕円に細分できる。太陽は、見て分かるように、１つの円とこれに接する複数の三角形に細分できる。これらの細分は、各類に分類される。三角形が特徴的な或るやり方で描かれていれば、データバンクにそのモデルがあり、従って必ず見つけ出される。
【００３３】
図２は、直線によってハウ(Hough)法を模範的に説明する図である。空の方眼(画素)には例えば白の色が塗られ、Ｘの印をつけた方眼(画素)には例えば黒の色が塗られている。人間の眼は、図２のＸの画素を容易に認識できるが、Ｘの画素は総てが総て同じ大きさで在るのではない。Ｘは、交差する２つの直線からなる。１つの直線は、原点を通るようにその直線に立てた垂線の原点までの長さｒおよびこの垂線と１つの座標軸のなす角φによって数学的に表記できる。絵画の画素への分割は、この目的に適合した座標系を具現し、この座標系の原点は左下隅部にあり、水平軸が値x(i)を、鉛直軸が値y(i)(iは連続する自然数)を夫々表す。図２に示された部分は、水平方向にiが１〜１３,つまりx(1),x(2),…,x(13)の１３の画素をもち、鉛直方向にiが１〜１２,つまりy(1),y(2),…,y(12)の１２の画素をもつ。人間の眼に容易に認識できる直線は、座標値{x(2),y(10)}, {X(3),y(9)}, {x(4),y(8)}, {x(5),y(7)}, {x(6),y(6)}, {x(7),y(5)}, {x(8),y(4)}, {x(9),y(3)}の各画素を通って延びた後、他の方向へ曲がっている。上記部分は、Ｘで示された色が塗られた更なる画素がある。これらの直線は、一連の座標値(r,φ)でも表すことができる。こうして、一連の座標値(r,φ)が表す絵画の点の総てが１つの色に相当するか否かを調べるだけでよい。この色が点の周囲の色と異なるなら、直線は見ることができ、見る者に絵画中の直線として現れる。このようにして、絵画に存する総ての直線を見つけ出すことができる。他の幾何学的形状は、他の数学的数式に従うが、上述と同じ方法で見つけ出して決定できる。直線は、画素の幅に限られるだけでなく、隣接する画素も、直線または直線の一部と認識される。なぜなら、直接隣接して互いに接する直線は、見る者に太い直線と認識される。隣接する２つの直線の間隔が狭くなればなるほど、直線は太くなって絵画中の１つの線として見る者に認識される。
【００３４】
図３は、色縁を示す概略図であり、白と黒の色調で各領域が塗られている。白で塗られた領域は、座標x1から始まって座標x2の色縁で終わっている。白で塗られた領域は、座標x2から始まってx3で終わっている。この下方に、ＲＧＢ色空間における値の推移を模式的に示しており、ここではＲ値(３値(R,G,B)のうち太字で示す)のみを領域の長手方向(x軸)に沿って示した。ＲＧＢ色空間において、白領域には、(255,255,255)のRGBコードが割り当てられ、黒領域には、(0,0,0)のRGBコードが割り当てられる。曲線の経過は比較的単純である。黒領域は、その全長に亘ってRGB値が(0,0,0)であり、曲線は一定かつ連続に経過する。座標x2の色縁では、不連続が生じる。白領域は、その全長に亘ってRGB値(255,255,255)をもち、曲線は一定かつ連続である。このような曲線の経過は、特有の特徴,従ってデータレコードとしてデータバンクに蓄積され,格納される。勿論、許容誤差は付加情報としてデータレコードと共に蓄積されて、蓄積された特有の特徴に対する調査すべき絵画の特徴の僅かな偏差が認識される。
【００３５】
図４は、カラーグラデーションを示す概略図である。カラーグラデーションは、この図で左から右に向かって見て、白から黒に連続的なグレー色調で変化している。この下方に、同様にＲＧＢ色空間における値の推移を模式的に示しており、ここでもＲ値(３値(R,G,B)のうち太字で示す)のみをx方向に沿って示した。RGB値は、(0,0,0)から(255,255,255)に変化している。曲線の経過は、式  Ｒ＝ａ・ｘ  (但し、ａは曲線の勾配)  で表記される、線型増加を呈する。斯かる曲線の経過も、特有の特徴としてデータレコードとしてデータバンクに蓄積され,格納される。勿論、この場合も許容誤差が付加情報としてデータレコードと共に蓄積されて、蓄積された特有の特徴に対する調査すべき絵画の特徴の僅かな偏差が認識される。
【００３６】
図５と図６は、３つの絵画から選択した多くの部分を示しており、原作と偽造と思われる絵画の相違を模範的に説明して相違を明確にしようとするものである。
【００３７】
ジョン・ゲオルク・ミューラーが1963年に創作した原画「鋼管」および同じ題材で偽造と思われる絵画は、本発明の方法の実際的な例として次に説明される。ここで、(番号2009 03 17-3で示される)原画およびこの画家に特有の特徴である原画の特定の箇所がデジタル化された。５つの特徴領域が原画全体中で四角の白枠で示されている。加えて、各特徴領域は、起こり得る取り違えを排除すべく、一連番号で名付けられ、この一連番号は、2009 03 17 -3-001、2009 03 17 -3-002、2009 03 17 -3-003、2009 03 17 -3-004、および2009 03 17 -3-005である。
【００３８】
２つの偽造と思われる絵画についても同様の処理がされた。番号2009 03 17 -2をもつ絵画および番号2009 03 17 -3をもつ絵画は、四角の白枠から取り出された各５つの絵画領域である。これらの絵画領域は、特に原画の特徴箇所が比較できるように選択された。ここでの一連番号は、2009 03 17 -2-001、2009 03 17 -2-002、2009 03 17 -2-003、2009 03 17 -2-004、および2009 03 17 -2-005である。
【００３９】
原画である図５には、四角の白枠で示された次の５つの絵画部分がある。
【００４０】
図５aは、原画の右下１/４域にある絵画部分(番号: 2009 03 17 -3-001)であって、橙,白,灰,藤,黒および黄土の色ならびにこれらの色の中間色によって様式化した管を描いている。この絵画部分では、暗い領域から明るい領域に向かい水平に延びる黒い線で終わるカラーグラデーションは、この画家の特に特徴的な技法であり、従ってデータバンクに蓄積される特有の特徴を示している。このカラーグラデーションは、上から下へ見れば、暗い色調(黒)から明るい色調(黄白)へ連続的に移行している。カラーグラデーションを正確かつ入念に仕上げるためには、特別の職人芸および芸術家的才能のみならず、磨き抜かれた技能が要求される。斯かる連続的移行は、例えばRGB-色空間における同様に連続的な関数によって正確に表記でき、従って容易にデジタル化できる。
【００４１】
図５bは、同じく原画の右下１/４域dで図５aの左側中央寄りにあって、全体が黒の絵画部分を示している。この絵画部分では、この画家に非常に特徴的な運筆が認められ、この運筆は、画一的な色の濃さで反射するものである。この特有の特徴も、推移学的関数によって表記できる。
【００４２】
図５cは、この画家がカラーグラデーションを如何に形成するかを例示している。この絵画部分は、原画の左下１/４域にあって、管の表面の光と影のコントラストを示している。この絵画部分にも、図５aで述べたことが当てはまり、カラーグラデーションは、関数を用いて数学的に容易に表記できる。この関数は、各RGB-値が常に連続的に変化するので、３次元色空間で同様の線型曲線を呈する。
【００４３】
図５dは、原画の左上１/４域にある第４の絵画部分を示しており、種々の色領域を分離する色縁の芸術的な処理を示している。各色領域は、各色領域の色調から色調が不連続に変化する色縁によって細分される。色領域自体は、図５bで既に見たように、一貫して同じ色調を呈する。この特徴、つまり同じ色の絵画領域が、この絵画領域に続く絵画領域の色調と同じ色調の色縁によって分離されるという特徴は、この画家の描画術の更なる特有の特徴である。
【００４４】
第１の色領域のRGB-値と第２の色領域のRGB-値は、各領域内で夫々近似的に一定である。但し、RGB-値は色縁で突然変化し、この変化を記述する数学的関数は、この箇所で不連続性を示す。
【００４５】
図５eは、原画の右上１/４域にある第５の絵画部分であり、管表面への影付けを示し、明から暗へのカラーグラデーションを用いて画家が如何に影付けを行うかを明瞭に示している。
【００４６】
上記５つの絵画部分は、データバンクに蓄積されるデータレコードの一部であり、このデータレコードは、画家ヨット・ゲー・ミューラーの色縁の形成,カラーグラデーションの形成,一貫して均一な色調の色領域内の運筆を含む特有の特徴である。従って、上記５つの絵画部分は、特有の特徴の例としてデータバンクに蓄積される。
【００４７】
図６は、画家ヨット・ゲー・ミューラーの模倣と思われる絵画のコピーを示し、この絵画の真正性を調査しなければならない。そのため、同じく５つの絵画部分がスキャンされ、本発明の方法によってデータバンクに蓄積されたミューラー特有の特徴と比較される。勿論、この処理方法を自動化して、絵画全体またはプログラムを用いて絵画を任意に分割したセグメントを処理することも可能である。そして、セグメントは、本発明を用いて個々に可能な特有の特徴について調査される。
【００４８】
図６aは、模倣と思われる絵画の番号(2009 03 17 -2-001)を付した第１の絵画領域を示している。全体を見た観察者は、黄の色領域と黄緑の色領域を分離する色縁を認識する。但し、この色縁は、画家ヨット・ゲー・ミューラーが自己の絵画の色縁で実現したほど明瞭には２つの色領域を分離しない。従って、色縁自体が隣接する色領域よりも暗い色調であり、続く緑色の線条は、それ自体均一な色調を示していない。この絵画から得られたデータレコードをデータバンクに蓄積されたデータレコードと比較した結果、積極的な一致は見られなかった。なぜなら、特有の特徴としての色縁は、一貫して同じ色調を夫々もつ２つの色領域を分離するからである。この絵画の色縁は、上述の選択基準である関数で表記することができない。
【００４９】
図６bは、管の影付けを示している。この絵画部分は、図５cの絵画部分に非常に似ているが、色調の変化が急激ではなく緩慢である点が異なる。これは、RGB-色空間における線型曲線に近似しているとは言えない。従って、この絵画部分に帰属するような特有の特徴は、データバンク中に見つけ出せない。
【００５０】
図６cおよび図６dは、色縁を示している。これらの図に示された色縁と図５aに示された色縁を比較すると、色縁の特徴がデータバンクに蓄積された特徴と一致しないことが容易に分かる。
【００５１】
図６eは、カラーグラデーションを示している。この図でも、カラーグラデーションがデータバンクに蓄積されたカラーグラデーションと一致しない。
【００５２】
上述の絵画部分および原画と模倣と思われる絵画の比較は、本発明の方法を用いて原画の原作者を如何に決定し,或いは否認するかを強力に示した。
【００５３】
図７および図７aは、1880年にノイスで生まれ1952年にヴィトゥラーで没した画家マックス・クラーレンバッハの作品のコピーを示している。マックス・クラーレンバッハは、ドイツ人であり、デュッセルドルフのゾンダーブント(印象派の画壇)の設立者の１人である。彼のニュアンスに富んだ画風は、特に印象派の画家達によって決定づけられた。このコピーおよびその一部は、川辺の雪景色を描いている。この絵画は、画家がその筆の引き方,つまり運筆によって如何に識別できるかを如実に明らかにしている。この絵画には、持続して繰り返される半円形の活気に溢れた運筆が明瞭に認められる。この運筆は、左から右へ延びるので、色の盛り上がりが左側で終わっている。
【００５４】
図８は、画家マックス・クラーレンバッハの画風を模倣したと思われる絵画を示している。この絵画の空を詳細に見ると、この画家の運筆は、常に左から右へ向かうのではなく上から下へ向かうもので、運筆が異なることが疑う余地もなく分かる。また、個々の筆の引き方は、特徴的な円弧でなく、それによる色の盛り上がりもない。
【００５５】
図９は、特有の特徴である色縁,カラーグラデーション,運筆の可能な比較を再度示している。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図５ａ】
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【図５ｂ】
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【図５ｃ】
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【図５ｄ】
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【図５ｅ】
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【図６】
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【図６ａ】
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【図６ｂ】
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【図６ｃ】
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【図６ｄ】
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【図６ｅ】
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【図７】
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【図７ａ】
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【図８】
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【図９】
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【国際調査報告】
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