[发明专利]用于文化制品的分析的数字数据细节处理

说明书

本公开涉及分析文化制品的手段和过程，例如以鉴定艺术作品或以数字方式修复碎片化的考古学制品，其是通过首先扫描目标制品以产生目标制品的数字数据模型，然后通过算法转换所述模型以获取目标数字转换。对此进行分析以从数字转换数据中识别并提取数字数据细节。然后，使用相同的扫描技术扫描多个对照物制品，以产生每个对照物制品的数字数据模型。向对照物数字数据模型应用相同的算法转换和数字数据细节提取过程。然后，通过算法在目标数字数据细节与对照物数字数据细节之间进行比较以根据预定的关联标准来识别关联的对照物和目标数字数据细节，并且根据关联程度来表征制品，以实现例如鉴定或数字修复的目的。

技术领域

本公开涉及对包括艺术品在内的文化制品进行分析、修复和鉴定的手段和过程。

背景技术

在计算机辅助的文化制品(cultural artefact)分析的领域中，最大的问题来自于当前使用的系统和过程所生成的数据量。

通过计算机辅助的从一批碎片重组三维考古学制品时使用的系统和过程充分例示了该问题。这是考古学中的主要问题之一，并且目前大量研究针对计算机辅助的重组技术。

下面提及此类研究的示例。将领会的是，下面概述的提案纯粹是当前正在开发的用于从一批碎片重组三维考古学制品的许多系统的示例。这些示例不是穷举的，也不意图用于解释本说明书、本文描述的发明或本公开的范围。

Yifan Lu等人将该研究中的一些总结为大部分聚焦于模式辨识或增强视觉。¹他们指出，典型的考古学研究涉及到考古学家去往各种考古学现场挖掘文物。为了分析这些文物，对潜在大量的所收集的碎片进行分类并从这些潜在大量的所收集的碎片来修复完整的文物是必不可少的，而大多数考古学研究仍然是在场地或在实验室中人工完成的。考古学家需要将上千块碎片分类成数百个种类。在分类之后，对碎片进行重组以恢复原始文物是接下来的主要挑战。通常，考古学碎片已经变型且破碎。它们通常具有类似的纹理和外观。这样的困难又加剧了分类和重组难题。

他们参考了针对重组问题诉诸于计算机辅助的研究，包括以下成果：

Willis和Cooper，在假设所有的壶都具有对称轴的情况下、在给定碎片的3D测量的情况下自动重组3D壶的框架；²

Kong和Kimia，用于2D和3D“七巧板”求解的自动化方法，其算法具有两个阶段：局部形状匹配，然后是全局搜索和重建；³

Papaioannou等人，聚焦于表面几何学，他们使用全局优化方法基于对象的彼此可见的面之间的距离来最小化以给定的相对姿态的两个对象部分之间的互补匹配的错误测量——效果依赖于具有高度细节化或密集采样的模型，并且其还经受计算复杂度的困扰；⁴

Kampel等人，他们从估计碎片的正确取向开始，从而得出碎片在原始容器上的准确位置，并且然后基于其剖面图来对碎片进行分类；由于候选碎片的取向是已知的，因此在两个自由度的搜索空间中实现了两个碎片的对齐；他们提出基于断面轮廓之间的逐点距离的匹配算法；⁵

Benko等人，用于考古学的视觉交互系统，其中介绍了要建立用于允许多个用户进行对考古学发掘的异地模拟的实验性、协作性的混合现实系统。⁶

Yifan Lu等人指出现有方法要求使用关于文物属性的附加信息或强约束，并且他们转而从不同的视角提出方法：由于人类在基于先验经验和知识来做出感知选择方面比起计算机具有一些补充且更好的能力，因此他们认为在一种方法中组合交互式和自动化方法是有利的，其中：

在第一步骤中，使用高质量数字相机从不同角度拍摄碎片。

在第二步骤中，使用摄影制图(photogrammetry)软件来产生碎片的3D VRML模型并且提取相关联的边界曲线。