Ученые нашли способ распознавать поддельных Ван Гогов

Метод описан в журнале Surface Topography: Metrology and Properties.

Его суть в том, чтобы анализировать высококачественные изображения картины и превращать их в карту поверхности: где мазки выше, где ниже, насколько сложен и неровен рельеф краски.

Исследователи проверили подход на работах, связанных с Винсентом ван Гогом. Известная подделка The Plowmen резко отличалась от подтвержденных картин, а работа Sunset at Montmajour, которую ранее признали подлинной, оказалась ближе к настоящим произведениям художника.

Детали

Подделки произведений искусства часто пытаются повторить сюжет, цвета и общую манеру художника. Но намного труднее подделать мелкие физические особенности мазков: как краска ложится на холст, насколько неровной получается поверхность, как повторяются движения кисти.

Именно это и попытались измерить ученые. Они использовали высокоточные изображения поверхности картин и анализировали их как сложный рельеф. По сути, картина рассматривалась не только как изображение, но и как трехмерная поверхность.

Для оценки этой поверхности применили фрактальный анализ. Простыми словами, это способ измерить, насколько сложным и «неровным» выглядит узор на разных масштабах. Если художник пишет характерным образом, его мазки могут оставлять повторяющийся рельефный след — своего рода морфологическую подпись.

В тестах метод смог отличить работы, приписываемые Ван Гогу, от известной подделки. The Plowmen выбилась из общего ряда, тогда как Sunset at Montmajour показала больше сходства с подтвержденными работами художника.

Авторы также сравнили признаки Ван Гога с работами художника XVII века Давида Клёккера Эренстраля. Метод смог разделить разные художественные «почерки», что показывает его возможную пользу не только для наследия Ван Гога.

При этом технология не решает все вопросы сама. Подлинность картины обычно проверяют комплексно: изучают историю владения, архивные документы, холст, пигменты, грунт, подпись, состояние слоев краски и следы реставрации. Новый метод добавляет еще один уровень проверки — анализ поверхности мазков.

Почему это важно

Для музеев и коллекционеров подделка — это не только финансовый риск. Это еще и риск для культурной памяти: фальшивое произведение может попасть в выставку, каталог или научную работу и исказить представление о художнике.

Метод интересен тем, что он не требует брать образец краски или физически вмешиваться в картину. Для ценных произведений это особенно важно: любое повреждение, даже минимальное, может быть неприемлемым.

Если технология подтвердит надежность на больших выборках, она сможет помогать экспертам быстрее замечать подозрительные работы. Особенно это важно на арт-рынке, где произведения известных художников стоят миллионы, а давление на экспертов и покупателей очень высоко.

Но главный плюс не в том, что компьютер «заменит» человека. Сильнее другое: цифровой анализ может дать измеримые данные там, где раньше эксперт видел только визуальное сходство или сомнение.

Бэкграунд

Атрибуция картин — одна из самых сложных задач в искусствоведении. Даже если работа похожа на стиль известного художника, этого недостаточно. Нужно понять, когда и кем она была создана, какие материалы использовались, соответствует ли техника периоду и есть ли документальная история произведения.

В последние годы к традиционной экспертизе все чаще добавляют цифровые методы: анализ изображений, машинное обучение, изучение структуры мазков, рентген, инфракрасную съемку и химическое исследование материалов. Ранее уже предлагались алгоритмы для распознавания работ Ван Гога по особенностям мазков и цифровых признаков изображения; например, исследование на arXiv описывало метод классификации подлинных картин и подделок Ван Гога по статистическим признакам направленных текстур.

Новая работа отличается тем, что делает акцент на топографии — то есть на рельефе поверхности. Это важно именно для живописи, где мазок является не только цветом, но и физическим следом движения кисти.

Источник

Исследование: Preserving Van Gogh’s Painterly Heritage: Topographical and Fractal Insights in Authentication, журнал Surface Topography: Metrology and Properties, 2026.