МУЗЕЙНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ: ИНФОРМАЦИОННЫЕ ПОДХОДЫ ПРИ РЕКОНСТРУКЦИИ СОСУДОВ

Исследования, связанные с реконструкцией сосудов по её фрагмен — там, ведутся достаточно продолжительное время. До появления ЭВМ все подобные работы сводились к вычерчиванию профиля сосуда пос — редством проецирования его тени на экран, а задача восстановления размеров и формы сосуда (обладающего свойством симметричности) решалась по одному известному, либо по нескольким параметрам со — хранившейся части сосуда (Беговатов, Кочкина, 1999).

С появлением ЭВМ ситуация кардинально изменилась (Urbanczyk,

1983. С. 204). Применение персональных компьютеров позволяет в на — стоящее время привлечь к этой проблеме апробированные информаци- онно-математические решения. В частности, схожие задачи рассмат — ривались при решении puzzle-головоломок (Kampeel, Sablatnig, 2004. С. 31-40), а также при решении криминалистических задач: написание программного алгоритма восстановления текста по сохранившимся фрагментам и др. Вместе с тем, проблемы реконструкции формы сосу — дов обычно являются стандартными задачами обработки информации

– разбиением фрагментов на группы, поиск подходящих фрагментов,

241

сортировка, сопоставление текстур, цвета и т. д. Программно-аппарат — ная реализация этих действий позволяет ускорить выборку фрагмен — тов, их восстановление, а также обеспечивает надлежащую достовер- ность формы и размеров реконструированных сосудов.

Алгоритмы, предлагаемые для решения данных задач (Fornasier,

1999; Levison, Wu, 1999), обычно сводятся к полному перебору пар фраг — ментов некоторой меры соответствия, так называемой «комплемен- тарности» (Грибов, 2005). При этом используются различные методи — ки: выделение наибольших общих участков границ прикладываемых фрагментов (Freeman, Garder, 1964. С. 118-127), прямое сопоставление визуальных объектов, изображенных на фрагментах (Levison, 1965. С.

275-277; Levison, Wu, 1999), метод максимального правдоподобия (Willis, Cooper, 2002) и др. Однако перечисленные методики несколько ограни — чены по своим возможностям, так как охватывают лишь один из аспек — тов проблемы синтеза. В то же время предложенные «расширенные» ме- тодики (Weixin, Kimia, 2001. С. 583-590) добавляют к локальному анализу пар фрагментов глобальный анализ структуры, который заключается в присоединении фрагментов к построенной части. В случае обнаружения противоречий алгоритм производит откат к последнему непротиворечи — вому состоянию. Аналогичный алгоритм встроен в систему безопаснос — ти операционной системы Windows, когда при нарушении текущей про — граммной настройки производится откат до последней работоспособной конфигурации. Однако последовательный алгоритм, предложенный в

«расширенной» методике (Weixin, Kimia, 2001. С. 583-590), не будет рабо-тать при отсутствии большей части фрагментов.

Вместе с тем, алгоритмы, входящие в описанные выше методы, не способны адаптироваться к новой задаче. Часть проблемного материала на практике обрабатывается экспертами, использующими, как правило, ограниченный набор эвристик (Люггер, 2003). В то же время, для реше — ния подобных задач хорошо подходят системы KBS (knowledge-based systems), которые моделируют действия эксперта. В такой системе мож — но выделить несколько различных категорий (Греков, 1987; Сингатулин,

2007) применительно к проблемным фрагментам керамики:

• анализ механики разрушения;

• анализ отражающих свойств фрагментов;

• анализ геометрических особенностей границ фрагментов;

• анализ цвета, декора, трасологии, текстуры фрагментов.

Анализ механики разрушения сосудов позволяет охарактеризовать ди-намику, направление силового воздействия, остаточную деформацию и др.

Анализ отражающих свойств фрагментов керамики может быть ключевым, когда исследования сопровождаются инфракрасной инфор-242

мационно-измерительной системой с широким диапазоном рабочих частот (Plotnikov and ets., 2002. С. 339-345). В инфракрасном диапазоне отчётливо выделяются термографические признаки соответствующих типов фрагментов керамики (Buck and ets., 2003. С. 973-989).

При анализе границ парные фрагменты подбираются впритык по совпадающим длинам сторон полигонов, аппроксимирующих грани — цы. Причём физические размеры материала фрагментов, такие как тол — щина, должны совпадать у парных фрагментов.

Цветовые характеристики фрагментов дают большую часть атри- бутной информации, однако сопоставления фрагментов необходимо производить только по цветовым гистограммам.

Оптико-геометрические характеристики фрагментов керамики так — же приносят достаточную информацию, которая определяется микро — текстурой поверхности, декором и трасологическими образованиями, взаимным расположением фрагментов. При этом архитектура системы оптико-геометрического синтеза основана на иерархическом упорядо — чении эвристик поиска комплементарных пар. Отдельные категории комплементарных пар расположены на верхней иерархический ветви эв — ристики, отвечающей за грубую и быструю сортировку фрагментов. На нижней ветви категории — требующие для достоверности дополнитель — ных вычислений. При ложном определении всплытие фрагмента вверх по иерархии (откат) также контролируется и используется для адаптации этими алгоритмами. Подобный «механизм» на базе среды разработки экспертных систем CLIPS (Common List Processing — начальная обработ — ка списков) с подключением пакета численных расчетов Matlab был ре — ализован в Московском техническом университете (Грибов, 2005). Ана — логичный подход осуществлен на кафедре ИСиТО (Информационных систем и технологий в обучении) Педагогического института Саратовс — кого госуниверситета в 2006 г. Программный механизм разработанной системы также был реализован на базе среды разработки экспертных систем CLIPS. Существенным отличием была реализация независимых пакетных программ, связанных с селективной выборкой фрагментов ке — рамики, анализом гистограмм, численными расчетами на языке Turbo Pascal 6.0, построением трёхмерной модели сосуда и др. Для создания прототипа была проведена формализация некоторых эвристик, относя — щихся к качественному анализу формы трасологических образований с помощью палеофонографических технологий (Сингатулин, 2007). Про — изводилась стереофотограмметрическая съёмка атрибутивных фраг — ментов керамики, на основании которых строилась 3D-модель сосуда, заполняемая зафиксированными фрагментами. Особое внимание было уделено разработке пользовательского программного интерфейса, поз-243

воляющего в доступной форме производить автоматизированную обра — ботку фрагментов с помощью планшетного сканера. Результаты произ- ведённых исследований позволяют сделать вывод о целесообразности применения пакетных программных алгоритмов, которые значительно упрощают камеральную обработку массового материала, повышают ка — чество и достоверность обработки археологической керамики.

Литература:

Беговатов Е. А., Кочкина А. Ф. О восстановлении размеров сосудов по фрагментам // Восточноевропейский археологический журнал. № 1.

1999. <http://archaeology. kiev. ua/journal>

Глушков И. Г. Керамика как исторический источник. Новосибирск:

Изд. ин-та археологии и этнографии СО РАН, 1996.

Грибов Ю. Д. Система синтеза мозаичных изображений в классе систем, основанных на знаниях // МГИЭМ. 2005.

Греков А. П. Фрески церкви Спаса Преображения на Ковалеве. М.:

Искусство, 1987.

Грязнов М. П. Техника графической реконструкции формы и разме-ров глиняной посуды по фрагментам // СА. № 8. 1946.

Люгер Д. Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы реше-ния сложных проблем. М.: Вильямс, 2003.

Сингатулин Р. А. Практическая палеофонография. Технологии и ре-зультаты применения. Саратов: ПКИ, 2007.

Buck P., Sabol D., Gillespie A. Sub-pixel artifact detection using remote sensing // Journal of Archaeological Science. Issue 8. Vol. 30, 2003.

Fornasier M. A mathematical discussion on the repre-santation and the comparison of images independently by rotation // A contribution to the virtual restoration by computer of the Eremitani’s church frescos in Padua, Internal note DFPD 99/EI/24, Department of Physics «Galileo Galilei», Uni — versity of Padua, 1999.

Freeman H., Garder L. Apictorial jigsaw puzzles: The computer solution of a problem in pattern recognition // IEEE Trans. Electron. Comput. EC-13. 1964.

Kampeel M., Sablatnig R. 3D puzzling of archeological fragments // Proc. of 9-th CVWW. 2004.

Levison M. The Siting of Fragments // Computer Journal. Vol. 7. 1965. Levison M., Wu J. The Jigsaw Puzzle Problem Revisited // ACH-ALLC. 1999. Plotnikov P. K., Singatulin R. A., Ramzaev A. P., Dremov I. I. Application

of method of infra-red photogrammetry for identification of underground archaeological tracks and rests of constructions in urbanist`s conditions // IV — International Symposium «Turkish-German Joint Geodetic Days». Berlin: Grunding, 2001.

244

Urbanczyk P. Rec.: Orion С. R. An experiment in the Mathematical Reconstruction of the Pottery from a Roman-British kiln Site at Highgate Wood, London // Bull. Inst. Archaeol. № 11. 1973 // Archaeologia Polski. Т. XXVIII. 1983.

Weixin K., Kimia B. On solving 2D and 3D puzzles using curve matching

// Proc. IEEE Computer Vision and Pattern Recognition. Vol. 2. 2001.

Willis A., Cooper D. Bayesian pot assembly from fragments as problems in perceptual grouping and geometric learning // Proc. of ICPR. Vol. 3. 2002.

Материал взят из: Археология восточноевропейской лесостепи. Вып. 2.Том. 1