根據今天線上發表在《美國國家科學院院刊》上的一篇文章，對數字化藝術品的紋理進行統計分析可以揭示偽造品。該方法可以區分真品和仿品，並指出有多少不同的藝術家參與了一幅繪畫作品的創作。
漢尼·法裡德和他在達特茅斯學院的同事們改進了一種他們開發的用於檢測數字影像篡改的技術。他們首先分析了藝術品的高解析度影像，計算了不同方向和間距的明暗條紋的強度。然後，他們生成了一個數學“指紋”，總結了這些紋理的統計普遍性，以及一個區域的屬性可以從其相鄰區域預測的容易程度。法裡德說，這種可預測性可能與筆跡分析中已知的一個屬性相對應：真實的簽名往往比偽造的簽名更流暢。然而，到目前為止，數字指紋純粹是一個數學結構，研究人員尚未確定影像中哪些特徵導致了指紋之間的差異。
研究人員發現，16世紀藝術家老彼得·勃魯蓋爾的八幅經過驗證的繪畫的指紋可以用數學方法與五幅同時代的仿製品區分開來。他們還檢查了歸於文藝復興大師佩魯吉諾的繪畫作品《聖母子》（見圖）中的六張面孔。左邊的三張面孔具有相似的統計特徵，而另外三張面孔則各不相同，這表明有四位不同的藝術家繪製了這些面孔。法裡德說，普通的法醫學分析無法回答“有多少隻手”的問題，因為所有的藝術家可能都在同一個工作室工作。
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紐約市大都會藝術博物館的勃魯蓋爾專家納丁·奧倫斯坦向達特茅斯的研究人員提供了他的作品示例。她說，對仿製品進行自動化分析是一個有趣的可能性，可以新增到藝術分析師已經使用的技術測試組合中，以補充他們的評估。但她警告說，要找出這個新工具的用途，還需要做更多的工作，特別是對於評估那些風格隨著時間推移而變化的藝術家的作品。