跳动城乡网根据新的人工智能分析，一幅著名的拉斐尔画作中的一张脸并不是由这位文艺复兴时期的大师创作的。
来自诺丁汉大学、布拉德福德大学和斯坦福大学的专家对《玫瑰圣母》进行了基于智能的深度特征分析，他们发现，虽然这幅画的大部分确实是拉斐尔的，但约瑟夫的脸是很可能不是出自同一个人之手。
挂在西班牙马德里普拉多博物馆的《玫瑰》引起了艺术专家的兴趣，其中包括拉斐尔学者尤尔格·迈耶·祖尔·卡佩伦教授在内的一些人认为，拉斐尔的学生朱利奥·罗马诺可能对此做出了贡献。一种理论认为，玫瑰和下部可能是由其他人绘制的。然而，新的分析表明，这幅画的下半部分“很可能”是拉斐尔的作品。
布拉德福德大学视觉计算和智能系统中心主任HassanUgail教授设计了一种算法，可以识别拉斐尔的真迹，准确率高达98%。
乌盖尔教授解释说：“当你向计算机呈现一幅图像时，它会给出是否是拉斐尔真迹的二元分类，准确率高达98%。现在我们可以非常自信地判断一幅画是否是拉斐尔真迹。。
“当我们对《德拉罗莎》进行整体测试时，结果并不是决定性的。因此，我们对各个部分进行了测试，虽然图片的其余部分被确认为拉斐尔，但约瑟夫的脸很可能不是拉斐尔。”
“艺术家拉斐尔对艺术作品的分析提出了一种客观且可量化的方法，利用机器学习对绘画图像进行分类。它有望成为未来对这种性质的研究的有用的附加工具，以及诸如此类的成熟方法。“它的适应性很强，可以使用相同的技术来检查其他艺术家的作品，这是未来研究的目标，”诺丁汉大学荣誉研究员克里斯托弗·布鲁克博士说。
关于这项工作的论文题为“拉斐尔绘画视觉分析和归因的深度迁移学习”，由Ugail教授、Brooke教授、HowellEdwards教授(布拉德福德大学分子光谱学荣誉教授)和斯坦福大学共同撰写兼职教授DavidG.Stork的研究成果已发表在《HeritageScience》杂志上。
布拉德福德大学分子光谱学名誉教授豪厄尔·爱德华兹(HowellEdwards)在详细解释《罗莎圣母》的历史时说道：“《罗莎圣母》于1517/18年左右绘制在画布上，被早期鉴赏家视为拉斐尔亲笔签名，从1800年代中期开始，艺术历史学家约翰·大卫·帕萨万特(JohannDavidPassavant)和其他人对它的构图提出了质疑，并倾向于将其创作部分归功于拉斐尔，部分归功于他的工作室。
“后来逐渐接受了拉斐尔工作室的归属，特别是他的学生朱利奥·罗马诺(GiulioRomano)，也可能是詹弗朗切斯科·佩尼(GianfrancescoPenni)。在西班牙，最初的归属从未受到质疑。
“一些鉴赏家认为《圣母、圣婴和圣约翰》的构图和绘画质量远远超过了《圣约瑟夫》，他们认为圣约瑟夫是在工作室添加的，有些是事后才添加的。
“人工智能程序对我们作品的分析最终证明，麦当娜、基督圣婴和施洗者圣约翰这三个人物无疑是拉斐尔绘制的，而圣约瑟夫的人物则不是而且已经是由其他人绘制的——可能是由其他人绘制的。正如祖尔·卡佩伦和其他人所相信的，罗马诺所写。”
该研究小组此前曾在一幅名为《deBrécyTondo》的神秘画作上使用了人工智能辅助的计算机面部识别技术，该画作与拉斐尔的《西斯廷圣母》很相似。计算机根据布拉德福德大学豪厄尔·爱德华兹教授之前的颜料分析确定这是拉斐尔的作品，将其确定为文艺复兴时期的作品。
“通过深度特征分析，我们使用拉斐尔真品画作的图片来训练计算机非常详细地识别他的风格，从笔触、调色板、阴影和作品的各个方面。计算机看得更深入布拉德福德大学视觉计算和智能系统中心主任HassanUgail教授说：
乌盖尔教授继续说道：“这并不是人工智能抢走了人们工作的情况。鉴定一件艺术品的过程涉及到很多方面，从它的出处、颜料、作品的状况等等。然而，这种软件可以用作协助这一过程的一种工具。”
斯坦福大学兼职教授DavidG.Stork是应用计算机视觉解决美术绘画历史问题和解释问题的先驱，他也对最近的研究做出了贡献。他同意乌盖尔教授的观点，即这种类型的分析是艺术品鉴定过程中的一种工具，可以与传统方法结合使用。
《像素与绘画：计算机辅助鉴赏的基础》一书的作者Stork博士表示：“计算机方法正在缓慢但肯定地证明它们可以帮助传统的人文艺术研究，但在使用它们时必须始终对艺术历史背景有深刻的理解，以及他们的结果在与当前问题相关的更广泛的艺术知识背景下被理解和解释。
“艺术归属和鉴定是艺术学者面临的最令人烦恼和最具挑战性的任务之一，他们必须研究出处(作品所有权、销售和展览的文件记录)、材料研究(颜料、画布、纸张、清漆的化学成分))、作品的状况(是否随着时间的推移而退化或经过修饰)、图像(所描绘的人和物体是否合适)，最后是鉴赏力(对笔触、颜色、构图等进行仔细的视觉研究)。
“大多数艺术领域的计算机研究(包括当前的研究)都侧重于增强鉴赏力。当前的研究结果不应被视为足以做出认证决定，而是朝着改进整体认证协议迈出的一步。一些最成功的计算机研究艺术利用大型艺术图像数据库来了解艺术家的风格和其他属性。
“因此，数据库不断增长，计算机算法不断完善，最重要的是，随着人文艺术学者批评和完善计算机方法，计算机方法将得到改进并在整个艺术史和批评中得到广泛使用。”
