《天津日报》 2024年8月20日 第10版

现如今，各类文物浩如烟海，文物的流通、借调和展览已成为常态。文物身份安全越来越重要。如何快速鉴别文物身份？如何让文物的身份标签与文物本体不可分离？

数字物纹是一种利用人工智能技术直接从文物本体提取的独一无二的数字身份标识，用于快速鉴别文物的身份。这种技术通过高精度的数字化扫描和智能图像处理，提取出文物微观的、难以复制的表面形貌物理随机性特征，构建出一个可以代表该文物身份的数字“指纹”，从而显著提高文物身份鉴别的准确性和可靠性，为文物的保护和管理提供了新的手段。目前，天津大学智能与计算学部冯伟教授团队已经成功为湖南博物院的400件珍贵文物建立了数字物纹，这有助于以更为科学的手段确保文物的身份安全。

文物的数字“指纹”是这样采集的

日前，记者走进位于天津大学智能与计算学部大楼一楼的实验室，这间实验室正是冯伟教授团队领衔的“馆藏文物数字指纹提取鉴别与身份智能管理关键技术”国家重点研发计划项目实验现场。刚迈进门口，首先映入记者眼帘的是一个朴实的转台和精密的机械臂。只见一台显微探头相机在机器臂的操纵下，围绕着一尊古朴的“青铜鼎”进行自动定位、精确对焦以及信息采集。旁边的电脑屏幕上，正实时展示着相机捕获的细致画面。画面从文物全貌逐渐定位为微观局域，最终，一个如头发丝般大小的点位，经过上百倍放大，清晰地呈现在屏幕上。

天津大学智能与计算学部冯伟教授表示，借助先进的视觉智能技术，项目团队发掘出每件文物独一无二的微观特征，进而构建文物的数字指纹（以下简称“数字物纹”），以此实现文物身份的快速鉴别与确认，即快速鉴别“它是它”。在微观世界里，即便是一个“小点”也蕴含着丰富的信息，类似人体指纹，能够反映出文物独一无二的“物理特性”，可以与先前采集的信息进行详尽比对。

冯伟教授解释，文物是承载中华文明的主要载体，是筑牢文化自信的重要一环，特别是十八大以后，科学保护文物成为国家战略需求，相关论述也写进了二十大报告里。保护文物就像保护人体健康一样，要防范文物“生病”、延缓文物“劣化”。要防范文物病害延缓文物劣化，其实就像给病人看病一样，必须能够精准感知到文物病害的变化才行。对于有病害但状态稳定的文物，以监控、保存为保护手段；但是如果文物病害不断演变劣化，就必须要采取措施进行干预。从科学保护的角度来看，实际上感知文物本体状态的变化是进行科学保护的重要前提。

在真实赋存环境中精准感知文物本体状态变化，长期以来都缺乏科学的监测手段，这就好像文物缺少一个可用可靠的影像科，“短时间内无法及时发现精确测量文物状态的细微变化”，这成为困扰整个文博行业的一个难题。冯伟教授坦言，其主要原因有两个：首先文物是人类在社会活动中遗留下来的具有历史、艺术、科学价值的物质遗存的总和，具有高度的多样性和非标准性，文物本体和其所处的赋存环境复杂多样。其次，文物生命周期极长，状态变化非常缓慢。过往行业典型做法是针对特定的文物类型、特定的病害类型去定制专用方案，缺乏通用性，难以全面推广。“对大多数文物的病害演变情况，一般只能通过人眼观测结合专家经验去做定性判断，有如盲人摸象；或者等病害严重到了危及到文物安全才去介入，进行抢救性保护。”冯伟教授补充道。

冯伟教授认为，科学保护文物的一个关键前提就是要具有对文物状态变化的精准感知能力，而这背后的科学问题其实是在多样化环境中进行时空大跨度的变化精细感知。因此，他们从成像机理出发，创新性地提出通用的视觉原位比对思路。简单来说就是每次监测时都先想办法把相机视角精准地定位到同一个文物局部区域，这样每次采集的图像在空间上能保证严格的物理对齐，再对局部区域不同采集时刻的图像比对，其目的是从高度配准的图像对中发现文物的细微变化。正是基于相关的研究成果，冯伟教授带领团队牵头建设国家文物局“文物本体表面监测与分析研究”重点科研基地。

自动鉴别“它是它”只需几分钟

冯伟教授表示，现如今，伴随着国内外文化的交流频繁，文物在流通、借调和展览已经变成一种常态。以前，在文物的保存和展览过程中，进出库管理主要靠人工标记。尽管近年来电子标签被广泛应用，使得文物的进出都有了准确的记录，但这些标签并不牢靠，也可与文物本身分离开来，因此仍存在使用高仿赝品进行“以假换真”的隐患。

“如何确保‘它是它’，已成为国内外文博行业共同面临的难题。”冯伟教授认为，目前，馆藏文物身份安全的主要问题在于缺乏一种无痕、无损、适用面广且安全可靠的鉴别手段。我们的研究目标就是要构建一个“数字物纹”库，并基于此为这些珍贵的馆藏文物提供更加完备的身份安全保障。我们从总体设计、技术突破、装备研发和示范验证四个维度进行科研攻关，计划将文物“数字物纹”这一全新技术打造成一个全场景、全周期、全安全级别的馆藏文物身份保护与管理解决方案，同时建立起相应的装备体系和标准规范。

冯伟教授团队从2011年开始接触文物保护，经过十多年的持续努力，目前已经形成了三方面的技术成果：一个是长时间跨度下成像条件的复现技术；第二个是大空间跨度上多台视觉设备的时空坐标统一技术；三则是把上述两项系列化的技术形成相应的监测系统和装备。冯伟教授介绍，导致拍摄对象的图像发生变化有三个基本要素：一个是图像中对象本身、一个是相机，还有一个是光源。这三要素构成了图像的成像条件，图像中这三个要素有一个发生改变，都会在图像中产生很大的差异。“我们的目的是要消除相机和光照的差异，从而实现对观测对象的状态变化精准感知。”冯伟说，“例如我们采用一张没有经过编辑的原片作为引导，用人工智能的方法学习出一个虚拟镜头，用单幅历史图像和若干幅当前相机的图片作为引导，可以在不知晓历史相机型号参数的情况下与历史照片进行测量级的原位比对，进一步就能定量确定文物状态的变化情况。”

“最近，我们实现了对百年前伯希和拍摄的文物照片的原位比对。”冯伟教授介绍，虽然无法得知百年前拍摄时使用的相机型号，但通过人工智能技术，团队仅使用一张历史图像和几张当前观测图像，自动学习出一个虚拟镜头，并将其应用于现代相机上，从而实现与百年前伯希和拍摄照片的测量级原位比对。这可谓是世界上第一次做到让相机“穿越”百年。

冯伟教授介绍，构建“数字物纹”是一项高度精密且创新的技术，其核心技术难点是要实现从宏观到微观连续尺度的自主原位比对。以青铜器为例，这一技术需要从器身上精准采集特定的点位作为“物纹”信息，且在后续进行身份鉴别时，要能准确找到当初采集“物纹”的精确位置，并对“物纹”图像信息进行自动比对鉴别。

由于采集的点位尺寸达到了10微米级，环境光线的细微变化或点位定位的微小误差，都可能对采集到的“物纹”图像信息造成极大的影响，甚至使其变得“面目全非”。“我们研发了基于立体视觉和人工智能的原位技术，实现了对文物在三维空间内从宏观到微观的六自由度自主定位和比对，而且这一过程无需依赖相机标定。”冯伟表示，“我们还实现了光照条件的自动还原，以及手眼物坐标系的快速统一。我们的原型系统能在几分钟内自动判断一件文物的真实身份，而且所提取的‘数字物纹’在机理上保证了难以物理伪造。”

智能原位监测系统的研发不是一帆风顺的，面临很多现实挑战，经历过多次失败。早在2012年冯伟教授提出原位监测的思路后，他带领两位刚入学的硕士生在实验室开始了算法推演和系统开发。如何提高特征点的检测精度、如何降低相机参数的估计误差，如何高精度地控制相机的六自由度，他们深入探究算法原理，联合机械领域专家自行设计轻量级、大俯仰的云台。冯伟教授带领学生多次驻扎在敦煌、故宫等世界文化遗产地，进行实地测试、原位监测，不断优化算法和设备的精度与可靠性。经过3年多努力，2015年研发出性能稳定的智能原位监测系统，初步形成具备理论保证的原位监测技术体系。此后，两位硕士生继续跟随冯伟教授攻读博士，并沿着原位监测思路开展持续研究，到如今已形成一支由教授、副教授、博士后、博硕士研究生构成的高水平科研梯队。

数字物纹技术体系应用多个场景

数字物纹兼具长时和广域特征，即其涉及的拍摄时间和空间跨度都很大。2005年，英国皇家科学院院士Buchanan教授提出关于物体指纹的理论，即物体表面在微观尺度上的物理随机性具有唯一性和稳定性。

正如这个世界没有两片完全一样的叶子，尽管在宏观层面上我们人可能看不出来差异，但是只要放大到一定的微观程度，这个物理随机性就可以拿来做天然的物体身份指纹。简单地说，就是当物体表面细微到一定程度以后，无论是自然界中的物体，还是工业加工的物体，它都有这种物理随机性。比如说，瓷器在烧的过程中，它表面都有小气泡，无论是什么瓷，这种小气泡的分布都是不同的、可区分的。这种表面微观状态的物理随机性是普遍存在的，不可复制的。

冯伟教授说，在文物本体表面监测与分析方面，他们在已有的项目成果基础上，以及国家科技支撑计划、“十三五”和“十四五”国家重点研发计划项目的持续支持下，进一步完善了适用于真实无约束赋存环境下的本体状态主动视觉感知技术体系，优化了适配低算力设备的微变监测方法，研发了可面向高精度精细监测以及大体量巡查监测的文物本体智能原位监测系统。目前该系统已在敦煌莫高窟、故宫、颐和园等数十个文化遗产地或博物馆实际应用，支撑了包括文物本体劣化监测、运输方式对文物影响评估、文物修复量化评估在内的多项文保业务。同时，在文物身份鉴别方面，他们设计并加工了具有全阶段自主产权、无损安全鉴别、适配多种材质的一体化物体指纹采集与身份鉴别系统，成果目前已在湖南博物院初步应用。

冯伟教授团队自2012年起就参与了敦煌莫高窟文物的预防性保护工作。由于文物本身演变较为缓慢，要能准确地发现莫高窟壁画在短时间发生的细微变化十分困难，是制约莫高窟壁画病害成因分析以及进一步开展预防性工作的技术瓶颈。团队利用所研发的智能原位监测系统，从2015年开始持续对敦煌莫高窟的11个典型代表洞窟中的壁画进行监测，从最开始的46个监测点逐步增加到现在的100余个，涉及了敦煌壁画的起甲、酥碱、疱疹、裂隙等多种典型病害的演变监测。团队青年教师张乾博士展示了敦煌莫高窟351窟南壁一处壁画从2016年至2020年进行多次原位观测结果的可视化对比效果。除第一年的观测图像外，后续观测时是将上一年拍摄图像作为参考，执行相机位姿物理重现和光照条件物理重现，同时执行细微变化检测。对比来看，能清晰发现病害的演变过程，而相比之下，莫高窟此前依靠人眼比对的方式仅能在多年间发现壁画目标级变化。结合敦煌研究院积累了三十多年的莫高窟环境监测数据，团队对莫高窟本身的监测结果为深入研究壁画病害机理、最终实现文物预防性保护提供了有效的本体监测数据基础。

冯伟教授团队研发的智能原位监测系统也在颐和园针对石刻文物开展了本体劣化监测工作，从2017年开始对包括颐和园清可轩摩崖石刻题词、流云阁释迦牟尼及十八罗汉像在内的7处石刻文物开展了季度监测工作。此外，他们还针对颐和园内玉带桥天际线、排云殿码头天际线景观开展了季度监测工作。天际线是城市或景区总体形象面貌的垂直空间投影，是三维形态的整体认知的一种反映，具有人文、美学、标识等多维属性特质。目前，国内许多城市已推行相关法规以对重点天际线景观进行保护。如首都城市环境建设管理委员会办公室于2022年发布《关于印发北京市“十四五”时期城乡环境建设管理规划的通知》，要求整体保护和塑造包括颐和园在内的诸多城市重要功能区、风景区周边城市天际线景观。

另外，团队在北京故宫文华殿开展的室内彩画病害监测与分析工作，为故宫彩画文物状态评估、室内空调系统评估等工作提供了科学客观的参考依据。一些重要文物和艺术品需要恒定的温度和湿度环境才能得到保护，空调系统的使用可以有效地控制上述因素。文华殿目前是故宫博物院书画馆所在地，是故宫文物面向公众开放的重要展出地，因此文华殿内空调系统的适配与调优十分重要。基于此需求，团队利用研发的智能原位监测系统于2019年起对文华殿十余处彩画文物进行了持续劣化监测，重点关注彩画霉菌、褪色、起甲等病害演变。监测的量化统计结果已用于帮助优化文华殿空调系统配置，以平衡游客游览与文物保护需要。

冯伟教授表示，智能原位监测系统还可用于文物修复的量化评估。文物修复是文物保护领域的一项重要任务。当文物随着时间变化而产生了严重的劣化后，文物专家出于保护目的会对文物进行保护性修复。由于文物修复的过程中涉及对文物本体进行直接接触和操作，因此有可能会对文物带来预期外的改变。由于此种改变通常十分细微，在以往的工作中难以被发现，导致难以对相关文物修复技术或方法进行量化评估。由于智能原位监测系统可以检测到场景发生的细微变化，因此可用于文物修复评估任务，帮助专家对修复技术进行持续优化。

据了解，“数字物纹”技术将在湖南博物院、杭州市临平博物馆等单位进行更大规模的示范验证。湖南博物院数据中心主任何也表示：“‘数字物纹’技术基于计算机视觉原理和人工智能算法，能够提取文物固有的微观视觉特性。通过比对前后两次采集的微观视觉特性，我们可以实现高精度判别文物身份。这将为文物出库、巡展等流转业务中的文物身份安全提供强有力的技术支撑。”

天津日报：http://epaper.tianjinwe.com

（编辑 赵晖 梅羽彤）