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Die
vorliegende Erfindung betrifft Vorrichtungen und Verfahren zum Nachweis
der Herkunft und der Urheberschaft von Bildern.
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In
der Kunstwelt ist die Herkunft eines Kunstwerkes, also die Zuordnung
des jeweiligen Werkes zu einem Künstler,
von einer ernorm wichtigen Bedeutung, sowohl zur Feststellung der
eigentlichen Urheberschaft und zur Beurteilung des Wertes eines Werkes,
als auch aus kunsthistorischer Sicht. Der Künstler besitzt als Urheber
des Kunstwerkes sehr weitgehende Rechte an diesem Kunstwerk, die
ihm auch nach dem Verkauf des Kunstwerkes nicht verloren gehen.
Des weiteren sind auch die Kunstgeschichtler an der wahren Herkunft
eines Kunstwerkes interessiert, da in vielen Fällen, insbesondere bei älteren Werken,
der Künstler
dieser Werke nicht zweifelsfrei bestimmt werden kann. Dies kann
entweder an einer fehlenden oder gefälschten Signatur liegen oder
daran, daß bedeutende
Meister eine Menge an gelehrigen Schülern besaßen, die sie mit der Ausarbeitung
von Teilen oder auch ganzen Kunstwerken beauftragten, welchen dann
aber trotzdem von den Künstlern
signiert wurden. Rembrandt stellt solch ein bedeutendes Beispiel
dar. In diesen Fällen
wird sogar ein auf hohem technischen Standart basierender Untersuchungsapparat
eingesetzt, der zur Überprüfung der
Kunstwerke herangezogen wird. So ist das Röntgen von Bildern keine Seltenheit
und es wird auch oftmals Infrarotstrahlung zur Erkennung von Wasserzeichen
der Papiermühlen
angewandt. Mit UV-Licht beschienene Materialien fluoreszieren in
verschiedenen Farben und geben somit Aufschluss über das dem Kunstwerk zugrunde
liegende Material. Hieraus lassen sich auch Rückschlüsse über den jeweiligen Künstler ableiten.
Weitere Methoden zur Bestimmung von Fälschungen sind die Thermoluminiszenzanalyse,
aufwendige chemische Analysen oder das Prüfen der Kunstwerke unter einem
Mikroskop.
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Doch
diese Methoden sind sehr aufwendig und müssen zudem an geeigneten Örtlichkeiten, meist
Laboratorien, durchgeführt
werden, also Örtlichkeiten,
die so beschaffen sind, daß durch
die Strahlung keine gesundheitlichen Schäden an dem Personal hervorrufen
werden, oder klimatisch geregelte Räumlichkeiten, die dem Zustand
des Bildes Sorge tragen.
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Andererseits
können
Kunstexperten oftmals allein mit ihrem geschulten Auge den Urheber
eines Kunstwerkes, insbesondere eines Bildes, bestimmen. Die Fähigkeit
der Zuordnung eines Künstlers als
Urheber zu einem bestimmten Bild haben sie sich im Laufe ihrer Ausbildungs-
und Arbeitstätigkeit
angeeignet. So sind Farbauftrag, Linienführung und Pinselduktus einige
Merkmale, welche den Künstler charakterisieren
und eine Identifikation seiner Werke erleichtern. Als Pinselduktus
bezeichnet man im Allgemeinen die Strichführung in der Malerei. Er kann die
Wichtigkeit der einzelnen Bereiche des Bildes fit den jeweiligen
Künstler
ausdrücken.
So kann bei einem Bild beispielsweise die Linienführung im
Gesicht feiner ausgestaltet sein, als der Duktus der Linienführung, den
der Künstler
bei der Kleidung aufwendete. Hieran kann man erkennen, daß der Künstler eben besonderen
Wert auf die Gestaltung des Gesichtsausdruckes oder das Gesicht
selbst gelegt hat Der Pinselduktus ist somit die persönliche Handschrift
eines Künstlers.
Er kann unter anderen Merkmalen auch die Pinselführung, die Linienführung, die
Leichtigkeit und die Festigkeit des Pinseldruckes umfassen. Ein
Kunstwerk, insbesondere ein Bild, ist mit Hilfe dieser persönlichen
Handschrift des Künstlers, also
des Urhebers, zu identifizieren und sodann dem richtigen Urheber
zuzuordnen. Dies ist zur Zeit nur mit Hilfe von einer Inaugenscheinnahme
des Bildes durch einen Kunstsachverständigen möglich. Hierbei muss der Kunstsachverständige das
Bild genauestens studieren und sorgfältig prüfen. Ein solcher Vorgang ist
zeitaufwendig und meist sehr teuer, da die Kunstsachverständigen hochqualifizierte
Experten sind.
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Daher
ist es Aufgabe der vorliegenden Erfindung eine Vorrichtung und ein
Verfahren bereitzustellen, welche einem vorgegebenen Bild aus einer
Menge von ebenfalls vorgegeben Künstlern,
denjenigen Künstler
zuordnet, der das Bild geschaffen hat.
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Diese
Aufgabe wird erfindungsgemäß gelöst durch
ein Verfahren zur Bestimmung des Urhebers eines Bildes, wobei das
Verfahren mindestens die folgenden Schritte aufweist:
- – Überführung des
zu prüfenden
Bildes oder von Teilen des zu prüfenden
Bildes mit Hilfe eines Digitalisierungsmittels, insbesondere eines
Scanners, in mindestens einen Datensatz,
- – Analyse
des/der Datensatzes/sätze
und Bestimmung von charakteristischen Merkmalen oder Teilen von
charakteristischen Merkmalen, insbesondere Punkte oder Linien oder
Punkt- oder Liniengruppen oder Mustern, die digitalisiert in dem
Datensatz enthalten sind, wobei die zu bestimmenden charakteristischen
Merkmale in einer Datenbank hinterlegt sind,
- – und
wobei die Datenbank zu jedem dieser hinterlegten charakteristischen
Merkmale einen zusätzlichen
zugeordneten Datensatz aufweist.
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Bei
diesem erfindungsgemäßen Verfahren wird
Fachwissen vom Kunstsachverständigen über eine
Datenbank abgerufen. Es liegt nur an der jeweiligen Zugriffsgeschwindigkeit
auf diese Datenbank und den zur Suche in der Datenbank verwendeten
Algorithmus, sowie der Größe der zu
untersuchenden Datensätze
und natürlich
der Menge der relevanten Datensätze
in der Datenbank, wie schnell hier ein Ergebnis präsentiert
werden kann. Bestimmung von charakteristischen Merkmalen in dem
Datensatz im Sinne dieser Anmeldung ist als Erkennen charakteristischer
Merkmale in dem Datensatz (und dann natürlich im Endeffekt in dem zu
prüfenden
Bild) oder als Identifizieren (Auffinden) charakteristischer Merkmale
in dem Datensatz zu verstehen.
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Die Überführung des
Bildes oder von Teilen des Bildes in mindestens einen Datensatz
mit Hilfe eines Digitalisierungsmittels bedeutet in den meisten Fällen das
Einscannen des Bildes mit einem Scanner. Es ist aber auch möglich, eine
entsprechende Digitalkamera einzusetzen. Dies hat den Vorteil, daß die Digitalisierung
mit Hilfe der Kamera auch unterwegs vorgenommen werden kann. Dies
stellt einen einfachen und sogleich schnellen Weg dar, unter Gewährleistung
großer
Mobilität,
die digitalisierten Daten zu erlangen, vor allem ohne Transport
des Kunstwerkes, also direkt am Ausstellungsort. Ein Scanner stellt
ebenso ein solches Datenerfassungsgerät dar, welches ein Objekt,
insbesondere ein Bild, auf systematische und regelmäßige Weise
abtastet oder vermisst. Man erzeugt hierbei mit einer Vielzahl von
Einzelmessungen ein Gesamtbild des zu scannenden Objektes oder von
Teilen hiervon. Bei dreidimensionalen Kunstwerken kann ein 3D-Scanner
seine Anwendung finden. Mit den sogenannten Cruse-Scannern, in welchen
mit Synchronlicht die Bildvorlage beleuchtet wird, und wobei das
dann reflektierte Licht über
eine Linse gebündelt
wird, kann sogar die absolute Farbtreue und Genauigkeit des eingescannten Bildes
mit der Bildvorlage gewährleistet
werden. Bei einfachen Zeichnungen kann dies sogar ein handelsüblicher
Scanner sein, der vorteilhafterweise eine sehr gute Aufnahmequalität (der Ausdruck „sehr gute Aufnahmequalität” ändert sich
im Laufe der Zeit, da die aktuelle neue Generation von Scannern
eine immer bessere Aufnahme- bzw. Auflösung haben kann) aufweist.
Die durch das Scannen erzeugten Datensätze können je nach der eingestellten
Auflösung auch
bei kleinen Scanvorlagen eine große Speicherkapazität verlangen.
Aber diese Vorgabe, nämlich das
Bereitstellen großer
Speichermedien, ist bei den heutigen Möglichkeiten zur Speicherung
durchaus kostengünstig
zu realisieren.
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Die
nun gemäß des erfinderischen
Verfahrens vorzunehmende Analyse, der durch das Scannen erhaltenen
Datensätze,
und die Bestimmung der charakteristischen Merkmale, die natürlich in
ihrer digitalen Form in dem Datensatz vorliegen, erfolgt mit Hilfe
der in der Datenbank hinterlegten Mustervorlagen der charakteristischen
Merkmale. Diese Mustervorlagen werden mit dem zu prüfenden Bild
verglichen, ob diese Mustervorlagen, entweder in identischer Form
oder mit einer großen Ähnlichkeit
in dem zu prüfenden
Bild zu finden sind.
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Die
Bestimmung oder das Erkennen dieser charakteristischen Merkmale,
insbesondere Punkte oder Linien oder Punkt- oder Liniengruppen oder Muster,
in dem zu prüfenden
Bild, verlangt die Fähigkeit
in einer Menge von Daten Regelmäßigkeiten, Wiederholungen, Ähnlichkeiten
oder Gesetzmäßigkeiten
zu erkennen, wobei die Erkennung von Ähnlichkeiten die größten Erfolgsaussichten
aufweist. Eine solche Fähigkeit
kann mit Hilfe der Methoden der Mustererkennung bereitgestellt werden.
Weitere charakteristische Merkmale können Kanten, Farbkanten, der
Verlauf von Farben, also der Farbverlauf und der Pinselstrich selbst
sein.
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Grundsätzlich wird
das eingescannte und zu prüfende
Bild einer Bildanalyse unterzogen, die nachfolgend inklusive ihrer
vorbereitenden Schritte beschrieben ist. Diese Analyse erleichtert
den darauf folgenden Vergleich mit den in der Datenbank vorliegenden
Muster sehr.
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Nach
der Digitalisierung wird das zu prüfende Bild einem Vorbereitungsschritt
unterzogen. In diesem Schritt wird unter anderem das Bild normiert, damit
es später
mit den zu vergleichenden Muster abgeglichen werden kann. Wenn es
notwendig ist, können
auch durch die Anwendung von Filter störende Unreinheiten unterdrückt werden.
Es auch möglich
die Farben des Bildes in Grautöne
zu konvertieren, falls dies bei den nachfolgenden Schritten hilfreich
sein sollte.
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Hiernach
kann das Bild in Segmente unterteilt werden, so können homogene
Bereiche, also Bereiche mit beispielsweise gleicher Textur oder
gleicher Farbe, speicherplatzsparend zusammengefasst werden.
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Danach
wird die Merkmalsextraktion vorgenommen. Grundsätzlich sind die Verfahren zur
Merkmalsgewinnung meistens Verfahren, die bestenfalls durch Intuition
gewonnen werden oder die auf der langjährigen Erfahrung eines Fachmanns
beruhen. Wichtige Merkmale können
zu Merkmalsvektoren verarbeitet werden. Merkmale in den Bildern
können Geraden,
Kreisbögen,
Kreise, Ellipsen oder andere geometrisch beschreibbare Gruppen sein.
Aus mehreren dieser Merkmale oder auch aus einem Merkmal allein
kann das charakteristische Merkmal, welches dem Urheber zugeordnet
werden kann, bestehen.
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Die
so extrahierten Merkmale und Muster werden in einem weiteren Schritt
klassifiziert, also einem Klassifikationsverfahren unterzogen. Das
Klassifikationsverfahren oder auch der Klassifikator genannt, teilt
die extrahierten Merkmale und Muster in Klassen ein. Klassifikationsverfahren
sind schon im Stand der Technik bekannt. Dort sind manuelle, automatische,
numerische und nicht-numerische statistische und verteilungsfreie
oder auch dimensionierte und lernende Verfahren bekannt. Es sind
auch noch weitere Verfahren bekannt, so daß die oben angegebene Liste
nicht einschränkend
zu verstehen ist. Hier kann die Klassifikation beispielsweise mit
Hilfe eines Bayes-Klassifikator vorgenommen werden. Dieser Klassifikator
ordnet jedes Merkmal genau der Klasse zu, zu der es mit der größten Wahrscheinlichkeit
gehört.
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Auf
der Grundlage dieser Klassifikation kann nun die eigentliche Bildanalyse
stattfinden, in der nun die Bilderkennung oder die Bildinterpretation
stattfindet. Hier ist in einem ersten Schritt nur das, was relevant
ist, zu sehen, in einem zweiten Schritt wird dann zusätzlich die
Beziehung der Merkmale untereinander gewichtet.
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Die
so erkannten und analysierten Merkmale werden mit den charakteristischen
Merkmalen, die in der Datenbank vorliegen, verglichen. Werden hier eine
oder gar mehrere Übereinstimmungen
erzielt, so kann zusätzlich
zu den Namen des Urhebers noch ein zugeordneter Datensatz mit der
weiteren Informationen über
den Urheber des Bildes herausgegeben werden.
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In
einer anderen Ausführungsform
der Erfindung ist diese dadurch gekennzeichnet, daß die Auflösung des
Digitalisierungsmittels, vorzugsweise eines Scanners, frei eingestellt
werden kann. Durch diese Möglichkeit
kann sowohl dem jeweiligen Kunstwerk, als auch der endgültig zu
bearbeitenden Datenmenge, die durch den Digitalisierungsvorgang
entstanden ist, Rechnung getragen werden.
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Bevorzugt
ein Künstler
bei der Schaffung seiner Werke eine filigrane Technik, welche sich
durch dünne
und womöglich
noch eine sehr leichte Linienführung
auszeichnet, so ist es notwendig zur Durchführung der Bildanalyse einen
hohen Auflösungsmodus
zu wählen,
damit auch noch feinste und kleinste Details digitalisiert und anschließend untersucht
werden können.
In anderen Fällen,
beispielsweise einem Werk, welches z. Bsp. aus einer Anzahl von
wenigen einfarbigen Quadraten auf einer großflächigen Leinwand besteht, ist
zwar die Aussagekraft des Kunstwerkes sehr hoch, die durch die Digitalisierung
des Werkes erhaltene Information ist aber überschaubar und kann mit nur
einer geringen Datenmenge vollständig
erfasst werden.
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In
einer anderen bevorzugten Ausführungsform
der Erfindung wird zur Analyse und Bestimmung der charakteristischen
Merkmale in dem zu prüfenden
Bild oder in Teilen des zu prüfenden
Bildes auch das Hough-Verfahren verwendet. Bei dem Hough-Verfahren
handelt es sich um ein Verfahren, welches auf der gleichnamigen
Transformation, nämlich
der Hough-Transformation
beruht. Diese ist zur Erkennung von Geraden, Ellipsen und anderen
geometrischen Objekten geeignet. Aus diesen Objekten bestehen oder
setzen sich die aufzufindenden charakteristischen Merkmale zusammen.
Bei dem Hough-Verfahren handelt es sich zudem noch um ein seht robustes
Verfahren, mit dem in einem verrauschten Bild, also einem Bild,
in dem die geometrischen Objekte nicht klar und deutlich zu erkennen sind,
immer noch die Strukturen von Linien identifiziert werden können. So
können
nicht nur vollständige
Linien, sondern auch Liniensegmente oder andere Segmente und Teile
der geometrischen Objekte bestimmt werden.
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In
einer weiteren ganz besonderes bevorzugten Ausführungsform der Erfindung ist
diese dadurch gekennzeichnet, daß das Verfahren in einem weiteren
Schritt Referenzmerkmale der charakteristischen Merkmale oder von
Teilen der charakteristischen Merkmale, die in dem Datensatz enthalten sind,
bestimmt, wobei die Referenzmerkmale der charakteristischen Merkmale
entweder schon in der Datenbank hinterlegt sind oder während des
laufenden Verfahrens erzeugt werden. Das Referenzmerkmal zu einem
charakteristischen Merkmal im Sinne dieser Anmeldung wird durch
eine Veränderung
des charakteristischen Merkmales aus eben diesem erzeugt. Für das menschliche
Auge sind nur geringfügige
Abweichungen zwischen dem Referenzmerkmal und dem charakteristischen
Merkmal zu erkennen. Durch die Bestimmung der Referenzmerkmale in dem
zu prüfenden
Bild lassen sich mm auch kleinere und geringfügige Abweichungen in den charakteristischen
Merkmalen, die immer vorkommen können,
erkennen und hierdurch entstehende Fehler bei der Zuordnung des
Werkes zu dem Urheber vermeiden. Ein Künstler weist natürlich seine
ihn charakterisierende persönliche
Handschrift auf, er zeichnet oder malt bestimmte Formen immer ähnlich oder
sogar bestenfalls fast identisch. Aber es liegen immer Abweichungen
in den gezeichneten oder gemalten Formen vor. Diese Abweichungen
gilt es zu erkennen und gegebenenfalls, auch als charakteristische
Merkmale in dem zu prüfenden
Bild zu bestimmen. Die Erzeugung der Referenzmerkmale werden mit
Hilfe eines Bildbearbeitungsmoduls erzeugt. Solche Bildbearbeitungsmodule
sind im Stand der Technik bekannt Es werden also beispielsweise
und nicht einschränkend
zu verstehen, einzelne Linien, Kurven, Geraden, Winkel oder auch
sogar ganze geometrisch zusammenhängende Figuren manipuliert,
wobei die charakteristischen Merkmale oder Teile der charakteristischen Merkmale
den Ausgangspunkt für
diese Manipulationen bilden.
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In
einem ganz einfachen Fall werden die charakteristischen Merkmale
oder Teile der charakteristischen Merkmale einfach nur vergrößert oder
verkleinert, wobei es durchaus der Fall sein kann, daß mehr als
ein charakteristisches Merkmal oder ein Teil hiervon bearbeitet
werden. Es ist sogar möglich,
einerseits einen Teil des charakteristischen Merkmales zu vergrößern, andererseits
einen anderen Teil aber zu verkleinern.
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In
einer weiteren bevorzugten Ausführungsform
der vorliegenden Erfindung werden die Referenzmerkmale durch Strecken
oder Stauchen des jeweiligen charakteristischen Merkmals oder mindestens
eines Teiles des charakteristischen Merkmales erzeugt. Bei dieser
Ausführungsform
wird das charakteristische Merkmal, im Gegensatz zu der oben genannten
letzten Ausführungsform
der Erfindung, starker verfremdet Eine solche Manipulation kann aber
durchaus zu einem positiven Ergebnis führen, falls das charakteristische
Merkmal aufgrund der vorliegenden Bildgeometrie dieses zu prüfenden Bildes eine
Stauchung oder Streckung bei der Erstellung des Werkes erzwungen
hatte. Weiterhin gilt bei diesen Manipulationen der charakteristischen
Merkmale oder Teilen dieser, daß ein
Teil gestaucht, ein anderer Teil aber gestreckt werden kann.
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In
einer weiteren bevorzugten Ausführungsform
der vorliegenden Erfindung wird mindestens ein Referenzmerkmal durch Änderung
einer Linienkrümmung
erzeugt.
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In
einer anderen Ausführungsform
wird das Referenzmerkmal durch Änderung
eines Winkels zwischen mindestens zwei Linien des jeweiligen charakteristischen
Merkmals erzeugt.
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Alle
diese Manipulationen, die vorgenommen werden, dürfen nicht den eigentlichen
Charakter der charakteristischen Merkmale so verändern, daß diese ihrem eigentlichen
Zweck, nämlich
die Zuordnung eines Urhebers zu einem Kunstwerk, nicht mehr dienen
können.
Allerdings sind zu den aufgezählten Änderungen
der charakteristischen Merkmale noch weitere andere Manipulationen
denkbar, um mögliche
Referenzmerkmale zu erzeugen.
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Es
steht weiterhin außer
Frage, daß das
vorliegende erfindungsgemäße Verfahren
auch nur auf Teilen von Bildern, also Bildausschnitten angewandt werden
kann. In diesem Fall werden eben nur Teile (Ausschnitte) dieser
Bilder, die es zu überprüfen gilt, digitalisiert.
Dies kann genau dann der Fall sein, wenn ein spezielles „charakteristisches
Merkmal” zwar
ins Auge sticht der Betrachter aber doch nicht sicher ist, ob es
sich bis diesem speziellen „charakteristischen
Merkmal” um
ein Original oder eine Fälschung
zur Täuschung
des Betrachters handelt.
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Ein
solches Verfahren kann beispielsweise auf einer Vorrichtung ablaufen,
die mindestens ein Digitalisierungsmittel, vorzugsweise einen Scanner, ein
Normierungsmodul, ein Segmentiermodul, ein Klassifikatormodul und
ein Datenbankmodul aufweist. Weiterhin sind mindestens ein Speichermedium
und mindestens eine Datenverarbeitungseinheit für eine solche Vorrichtung denkbar.
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1 schematischer
Ablauf des Verfahrens
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2 eine
beispielhafte Erläuterung
des Hough-Verfahrens anhand einer geraden Linie (Gerade)
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3 schematische
Darstellung einer Farbkante
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4 schematische
Darstellung eines Farbverlaufes
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5 Kopie
eines Original mit fünf
gekennzeichneten Bildbereichen
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5a bis 5e die
gekennzeichneten Bildbereiche der 5
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6 Kopie
einer mutmaßlichen
Nachahmung mit fünf
gekennzeichneten Bildbereichen
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6a bis 6e die
gekennzeichneten Bildbereiche der 6
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7 5 in
Grautönen
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7a bis 7e 5a bis 5e in Grautönen.
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8 6 in
Grautönen
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8a bis 8e 6a bis 6e in Grautönen
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9 schematisierte
Darstellung von Farbkante, Farbverlauf und Pinselstrich
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10 9 in
Grautönen.
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1 zeigt
den schematischen Ablauf des erfindungsgemäßen Verfahrens, sowie den Einsatz einiger
der hierfür
notwendigen Module. In einem ersten Schritt wird das zu prüfenden Bild
mit Hilfe eines Digitalisierungsmittels 1, in diesem Fall
ein hochauflösender
Scanner, digitalisiert. Bei dem eingescannten Bild handelt es sich
wahrscheinlich um ein Miniaturkunstwerk des sehr bedeutenden Künstlers
XY, der dieses Bild auf die Rückseite
einer antiken Streichlolzschachtel gemalt hat. Im Laufe der Zeit
hat das Werk erheblich gelitten und auch der Umstand, daß die Streichholzschachtel
vorher ihrer Bestimmung gemäß benutzt
wurde, war der Qualität
der Rückseite
nicht zuträglich.
Aus diesem Grund wurde mit einer sehr hohen Auflösung gearbeitet Hierdurch wurden
die einzelnen, mit bloßen
Auge kaum zu erkennenden Bildobjekte so digitalisiert, daß möglichst wenig
Einzelheiten verloren gehen. Die hohe Auflösung wird ebenfalls verwendet,
um mögliche
Unklarheiten, welche zum Beispiel durch die Verschmutzung der Unterlage
vorhanden sind, besser im nachfolgenden Verfahren erkennen und unterdrücken zu können. Durch
die hohe Auflösung
wird zwar eine große
Datenmenge erzeugt, aber die nur gelinge Größe des Bildes gleicht diesen
Nachteil wieder aus. Zudem ist die heutige Technik durchaus in der
Lage, sehr große
Datenmengen effizient zu speichern und zu verwalten. Nachfolgend
wird das Bild mit Hilfe eines Normierungsmoduls 2 normiert.
Dies dient der besseren Vergleichbarkeit der jeweiligen aufgefundenen
charakteristischen Merkmale mit den in der Datenbank 5 vorliegenden
Muster. Da die in der Datenbank 5 vorliegenden Muster ebenfalls
normiert sind, sind so zumindest die Größenverhältnisse der einzelnen charakteristischen
Merkmale ähnlich.
Ein Künstler
wird seine ihn charakterisierenden Bewegungen, die sich im Pinselduktus
manifestieren, auch immer in der ungefähr gleichen Art und Weise ausführen, so daß in den
meisten Fällen
die Struktur und Größe des Ergebnisses
dieser Bewegungen ähnlich
sein wird.
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In
diesem Beispiel wird das Bild im folgenden Schritt in Segmente unterteilt
Dies bietet sich in dem hier vorliegenden Fall an, da das Bild hauptsächlich aus
vier Merkmalen, nämlich
Strich, Kreis, Herz und Sonne besteht. Durch eine geschickte Wahl
der Segmentierung, die aber nicht zwingend so ausgeführt werden
muss, findet sich in jedem Bildsegment genau ein Merkmal wieder.
Das Modul, welches diese Schritte durchführt, heißt Segmentiermodul 3.
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Die
aufgefunden Merkmale werden nun durch ein Klassifizierungsverfahren,
welches in dem dazu geeigneten Klassifikatormodul 4 ausgeführt wird,
in die Klassen eingeteilt, in welche sie mit der größten Wahrscheinlichkeit
gehören.
So wird der Strich der Klasse der {Striche} zugeordnet, der Kreis der
Klasse der {Kreise}. Das Herz und die Sonne allerdings können möglicherweise
nicht als Klassen in der Datenbank hinterlegt sein und sind folglich
nicht auffindbar. Hier besteht nun ein Risiko, daß die Merkmale
einer falschen Klasse zugeordnet werden. So kann das Herz der Klasse
der {Dreiecke} oder der Klasse der {verformten Dreiecke} zugeordnet
werden. Handelt es sich aber bei dem Objekt Herz um ein charakteristisches
Merkmal des aufzufindenden Künstlers,
so ist es auch in seiner Gesamtheit als Klasse der {Herzen} in der
Datenbank hinterlegt und dann mir großer Wahrscheinlichkeit auch
in derselben, wenn auch falschen Klasse, nämlich der Klasse der {verformten
Dreiecke}. Denn grundsätzlich
wurden auch die in der Datenbank vorliegenden charakteristischen
Merkmale durch den Klassifikator 4 in die Klassen eingeordnet,
so daß bei
Identität
oder großer Ähnlichkeit
der Klassifikator 4 in der Regel die gleiche Klassifikation
vornimmt. Sind nur Teile des Objektes Herz als Merkmal zu identifizieren,
so werden diese dann in die jeweiligen Klassen eingeordnet Ein Herz kann
in zwei Ellipsoidsegmente mit anliegender Gerade unterteilt werden.
Die Sonne kann, wie leicht ersichtlich ist, in einen Kreis und eine
Anzahl daran anliegender Dreiecke unterteilt werden. Diese Unterteilungen
werden in die jeweiligen Klassen eingeteilt. Sind nun die Dreiecke
in ein gewissen charakteristischen Weise gezeichnet, so liegt ein
Muster hiervon in der Datenbank vor und wird dann unweigerlich aufgefunden
werden.
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Die
Datenbank 5 mit den vorliegenden Muster der charakteristischen
Merkmale kann jede handelsübliche
Datenbank sein. Wichtig ist nur die Anbindung an die jeweiligen
Module, die die zu vergleichenden Merkmale bereitstellen. Die in
diesem Beispiel vorliegende Datenbank 5 beinhaltet unter
anderem die folgenden vier charakteristischen Merkmale, nämlich Strich,
Stern, Doppelpfeil und Herz. Das Herz aus der Datenbank ist nahezu
identisch mit dem vorliegenden Herzen, welches in dem zu prüfenden Bild
aufzufinden ist Auch die Sonne des zu prüfenden Bildes weist große Übereinstimmung
mit der Sonne auf, die in der Datenbank aufgefunden wurde. Da in diesem
Fall aber keine Identität
vorliegt, wird in einem Zwischenschritt das Objekt Sonne (hier nicht dargestellt)
weiter in seine Einzelheiten zerlegt und diese dann mit den charakteristischen
Merkmalen der Datenbank 5 verglichen. So kann die Zuordnung der
Sonne der Datenbank mit der Sonne auf dem zu prüfenden Bild verifiziert werden.
Für das
Objekt Kreis ist keine Entsprechung in der Datenbank 5 finden.
Da alle aufgefundenen charakteristischen Merkmale der Datenbank 5 den
gleichen Urheber angeben, war in diesem vorliegenden Beispielfall
das Ergebnis eindeutig. Es handelte sich tatsächlich um den Künstler XY.
Die Ergebnisausgabe 6 wird durch weitere, ebenfalls in
der Datenbank 5 vorliegende Informationen zu dem jeweiligen
Künstler
ergänzt,
so daß die
Anfrage nicht nur den Künstler
ermittelt, sondern auch weitere Informationen über Werk und Wirkung des Künstlers
bereithält
und über
ein Ausgabemodul, so etwa einen Bildschirm oder auf Papier ausgedruckt,
ausgibt.
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2 zeigt
eine beispielhafte Erläuterung des
Hough-Verfahrens anhand einer geraden Linie (Gerade). Die leeren
Kästchen
(Pixel) sind in einer Farbe gehalten, beispielsweise weiß, die mit
dem X gekennzeichneten Kästchen
(Pixel) sind in einer anderen Farbe, beispielsweise schwarz gehalten.
Das menschliche Auge erkennt nun leicht einen Haken in dem vorliegenden
Ausschnitt, und dies obwohl die Pixel nicht alle in der selben Größe vorliegen.
Ein Haken kann aus zwei sich berührenden
Geraden bestehen. Eine Gerade kann mathematisch durch ihren senkrechten
Abstand r zum Koordinatenursprung sowie durch den Winkel φ zwischen
der entsprechenden Verbindungsstrecke und einer Koordinatenachse angegeben
werden. Die Aufteilung des Bildes in Pixel stellt nun ein für diese
Zwecke geeignetes Koordinatensystem dar, wobei der Koordinatenursprung
in der unteren linken Ecke liegen soll, die Horizontale mit den
Werten x(i) und die Senkrechte mit den Werten y(i) bezeichnet wird
(mit i als durchlaufende natürliche
Zahl). Der in der 2 gezeigte Ausschnitt hat 13
Pixel in der horizontalen Richtung, somit läuft i von 1 bis 13, also x(1),
x(2), ..., x(13). In der Senkrechten sind 12 Pixel zu sehen, somit
läuft i
von 1 bis 12, also y(1), y(2), ..., y(12). Die für das menschliche Auge leicht
erkennbare Gerade läuft über die
Pixel mit den Wertepaaren {x(2), y(10)}, {x(3), y(9)}, {x(4), y(8)}, {x(5),
y(7)}, {x(6), y(6)}, {x(7), y(5)}, {x(8), y(4)}, {x(9), y(3)}, danach
biegt die Gerade in eine andere Richtung um. Im Ausschnitt sind
zusätzlich
weitete Pixel eingefärbt,
also mit einem X gekennzeichnet Diese Gerade kann auch durch eine
Reihe der Wertepaare (r, φ)
dargestellt werden. Man prüft
mm einfach für alle
Wertekombinationen (r, φ),
ob die dort liegenden Bildpunkte alle einer Farbe entsprechen oder
nicht. Ist diese Farbe unterschiedlich zu der Farbe der Umgebung
dieser Bildpunkte, so ist die Gerade sichtbar und stellt für den Betrachter
eine Gerade in dem Bild dar. Auf diese Weise können alle in dem Bild befindlichen
Geraden aufgefunden werden. Andere geometrische Formen gehorchen
anderen mathematischen Formeln, können aber trotzdem mit dem
gleichen Verfahren aufgefunden und somit bestimmt werden. Ist die
Gerade nicht nur auf eine Pixelbreite beschränkt, so werden die anliegenden
Pixel ebenfalls als Gerade oder Teil einer Geraden erkannt Denn
zwei direkt nebeneinander liegende und sich berührende Geraden sind von einem
Betrachter als eine breitere Gerade zu erkennen. Je mehr dieser Geraden
ohne einen Zwischenraum nebeneinander liegen, umso dicker wird die
Gerade als Strich auf dem Bild von dem Betrachter wahrgenommen.
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3 zeigt
eine schematische Darstellung einer Farbkante, wobei die Farbtöne Weiß und Schwarz
jeweils einen Bereich ausfüllen.
Der schwarzgefärbte
Farbbereich beginnt bei dem Wert x1 und endet bei x2, der Farbkante.
Der weißgefärbte Farbbereich
beginnt bei x2 und endet bei x3. Darunter ist ebenfalls schematisch
der Werteverlauf im RGB-Rahm dargestellt, wobei nur der R-Wert (im Wertetripel
(R, B, G) fett markiert) gegen die Länge der Farbbereiche, diese
sind als x-Werte
gekennzeichnet, aufgetragen ist. Im RGB-Raum wird dem weißen Bereich
der RGB-Code (255, 255, 255) und dem schwarzen Bereich der RGB-Code
(0, 0, 0) zugeordnet. Der Kurvenverlauf ist relativ einfach. Der schwarze
Farbbereich hat über
seine gesamte Länge den
RGB-Wert (0, 0, 0), hier in diesem Bereich verläuft die Kurve konstant und
stetig. An der Farbkante bei dem Längenwert x2, liegt eine Unstetigkeitsstelle vor.
Im gesamten weißen
Bereich hat die Kurve den RGB-Wert (255, 255, 255), sie ist also
wieder konstant und stetig. Eine solcher Kurvenverlauf kann als charakteristisches
Merkmal somit als Datensatz in der Datenbank abgelegt und gespeichert
werden. Selbstverständlich
können
Fehlertoleranzen als Zusatzinformation in den Datensatz mit aufgenommen werden,
so dass kleinere Abweichungen der Merkmale im zu prüfenden Bild
von den in der Datenbank hinterlegten charakteristischen Merkmale
erkannt werden.
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4 zeigt
eine schematische Darstellung eines Farbverlaufes. Der Farbverlauf
ist hier, von links nach rechts gesehen, von Weiß nach Schwarz hin dargestellt
Er durchläuft
kontinuierlich die Grautöne.
Darunter ist ebenfalls schematisch der Werteverlauf im RGB-Raum
dargestellt, wobei nur der R-Wert (im Wertetripel (R, G, B) fett
markiert) gegen die Länge
x aufgetragen ist Auch hier durchläuft der RGB-Wert die Werte
von (0, 0, 0) bis (255, 255, 255). Der Kurvenverlauf in diesem Fall
ist eine Gerade mit einer linearen Steigung, gemäß der Formel: R
= a·x,wobei
a die Steigung der Kurve bedeutet.
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Eine
solcher Kurvenverlauf kann ebenfalls als charakteristisches Merkmal,
und somit als Datensatz in der Datenbank abgelegt und gespeichert
werden. Selbstverständlich
können
auch in diesem Fall Fehlertoleranzen als Zusatzinformation in den
Datensatz mit aufgenommen werden, so dass kleinere Abweichungen
der Merkmale im zu prüfenden
Bild von den in der Datenbank hinterlegten charakteristischen Merkmale
erkannt werden.
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5 und 6 zeigen
eine Auswahl von mehreren Ausschnitten aus drei Bildern, wobei mit Hilfe
einer beispielhaften Erläuterung
der Unterschied von Original und mutmaßlicher Nachahmung deutlich
gemacht werden soll.
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Das
Originalbild Stahlrohr von Joh. Georg Müller aus dem Jahr 1963 und
zwei mutmaßliche Nachahmungen,
die sich mit dem gleichen Thema befassen, sollen an einem praktischen
Beispiel das erfindungsgemäße Verfahren
erläutern.
Hierzu wurde das Original (gekennzeichnet mit der Ziffer 2009 03
17-3) und bestimmte für
den Künstler
charakteristische Stellen des Originals digitalisiert. In der Gesamtansicht
sind die fünf
charakteristischen Bereiche durch quadratische weiße Umrandungen
gekennzeichnet. Zusätzlich
sind sie jeweils mit einer Zifferfolge benannt worden, um mögliche Verwechslungen auszuschließen. Die
Zifferfolgen lauten:
- • 2009 03 17-3-001,
- • 2009
03 17-3-002,
- • 2009
03 17-3-003,
- • 2009
03 17-3-004 und
- • 2009
03 17-3-005.
-
Ebenso
ist mit den beiden mutmaßlichen Nachahmungen
verfahren worden. Bei dem Bild mit der Kennzeichnung 2009 03 17-2
sowie bei dem Bild mit der Kennzeichnung 2009 03 17-3-1 sind also auch
jeweils fünf
Bildbereiche durch quadratische Umrandungen herausgehoben worden.
Diese Bildbereiche sind allerdings so ausgewählt worden, dass sie mit den
charakteristischen Stellen des Originalbildes zu vergleichen sind.
Die hierzu angebrachten Kennzeichnungen lauten nun:
- • 2009
03 17-2-001,
- • 2009
03 17-2-002,
- • 2009
03 17-2-003,
- • 2009
03 17-2-004 und
- • 2009
03 17-2-005
-
In
der 5, dem Originalbild sind die folgenden fünf Bildausschnitte
durch die weiße
Umrandung gekennzeichnet worden:
- 1. 5a,
ist ein Bildausschnitt (Kennzeichnung: 2009 0317-3-001) im unteren
rechten Quadranten des Bildes, welcher in den Farbtönen orange, weiß, grau,
lila, schwarz und ocker, sowie einzelnen Zwischenstufen dieser Farbtöne, ein
stilisiertes Rohr zeigt. In diesem Bildausschnitt ist der Farbverlauf
von dem dunklen Bereich hin zum hellen Bereich, der an der schwarzen
horizontal verlaufenden Linie endet, besonders charakteristisch
für die
Technik des Künstlers
und stellt somit ein charakteristisches Merkmal dar, welches in
die Datenbank aufgenommen wird. Der Farbverlauf, von oben nach unten
gesehen, geht von einem dunklen Farbton (schwarz) kontinuierlich
in einen hellen Farbton (gelbweiss) über, einen Farbverlauf genauso
sorgfältig
auszugestalten, verlangt nicht nur eine besondere handwerkliche
und künstlerische
Begabung, sondern auch eine ausgefeilte Technik. Ein solcher kontinuierlicher Übergang
kann beispielsweise durch eine ebenfalls kontinuierlich verlaufende
Funktion im RGB-Farbraum genau dargestellt werden und ist somit leicht
zu digitalisieren.
- 2. 5b, zeigt einen gänzlich schwatzen
Bildausschnitt, der sich ebenfalls in dem unteren rechten Quadranten,
allerdings links von dem ersten Bildausschnitt und zur Mitte hin
verschoben, befindet. Hier wird der für den Künstler so charakteristische
Pinselstrich sichtbar, der sich hier in der einheitlichen Farbdichte
und wiederspiegelt. Auch dies ist durch eine Funktion mathematisch zu
beschreiben.
- 3. 5c, dieser Bildausschnitt stellt
wiederum ein Beispiel dar, wie der Künstler einen Farbverlauf ausgestaltet.
Der Bildausschnitt liegt in dem linken unteren Quadranten des Bildes
und zeigt das Schattenspiel auf der Oberfläche eines Rohres. Auch hier
gilt das für
den in 5a dargestellten Bildbereich,
nämlich
dass eine Beschreibung des Farbverlaufes mathematisch mit Hilfe
einer Funktion, leicht möglich
ist. Diese Funktion stellt in den dreidimensionalen RGB-Raum eine
annähernd
lineare Kurve dar, da sich die jeweiligen RGB-Werte stetig und kontinuierlich
verändern.
- 4. 5d, der vierte Bildausschnitt
befindet sich in dem linken oberen Quadranten des Bildes und zeigt
die künstlerische
Behandlung der Farbkanten, die unterschiedliche Farbbereiche trennen. Die
jeweiligen Farbbereiche werden durch eine Farbkante unterteilt,
die diskret in den Farbton des jeweiligen Farbbereiches wechselt.
Die Farbbereiche selber weisen durchgängig den gleichen Farbton auf,
wie dies auch schon in der 5b zu sehen
ist. Diese Merkmale, also gleichfarbige Bildbereiche getrennt durch
Farbkanten; deren Farbton dem jeweilig folgenden Bildbereich entspricht,
ist ein weiteres charakteristisches Merkmal der Malkunst des Künstlers.
Der
RGB-Wert des ersten Farbbereiches und der RGB-Wert des zweiten Farbbereiches
sind innerhalb ihrer Farbbereiche annähernd jeweils konstant. An
der Farbkante ändert
sich der RGB-Wert allerdings sprunghaft, die hierzu beschreibende mathematische
Funktion weist an dieser Stelle eine Unstetigkeit auf.
- 5. 5e, der fünfte Bildausschnitt aus dem
oberen rechten Quadranten des Bildes stellt wiederum die Schattierung
auf einer Röhre
dar und zeigt deutlich die Art wie der Künstler einen Schattenwurf mit
Hilfe von einem Farbverlauf vom Hellen in das Dunkle bewerkstelligt.
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Diese
fünf Bildausschnitte
sind hier Teil der in Datenbank hinterlegten Datensätzen, die
einige charakteristische Merkmale des Künstler J. G. Müller, nämlich die
Ausgestaltung einer Farbkante, die Ausgestaltung des Farblaufes
und den Pinselstrich, der innerhalb eines Farbbereiches für einen
durchgängig gleichmäßigen Farbton
sorgt, beinhalten. Es werden also in diesen Beispiel die fünf oben
genannten Bildausschnitte als Beispiel für die charakteristische Merkmale
in der Datenbank hinterlegt.
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6 zeigt
nun eine Kopie einer mutmaßlichen
Nachahmung eines Werkes des Künstler
J. G. Müller,
welche auf ihre Echtheit überprüft werden
soll Hierzu werden beispielsweise ebenfalls fünf Bildbereiche eingescannt
und dann mit Hilfe des erfinderischen Verfahrens mit den in der
Datenbank hinterlegten charakteristischen Merkmalen des Künstlers
verglichen. Es ist natürlich
auch durchaus möglich
diesem Arbeitsvorgang gleichfalls zu automatisieren, in dem man
das Bild entweder als Ganzes behandelt oder mit Hilfe eines Programms
in willkürlich
gewählte
Segmente unterteilt. Diese Segmente werden dann mit Hilfe der Erfindung
jeweils einzeln auf mögliche
charakteristische Merkmale bin untersucht.
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Die 6a zeigt
den ersten gekennzeichneten Bildbereich (2009 03 17-2-001) der mutmaßlichen
Nachahmung. Bei der Betrachtung des Gesamtbildes wird im Bildbereich
von dem Betrachter eine Farbkante wahrgenommen, die einen gelben Farbbereich
von einem gelbgrünen
Farbbereich trennt. Es zeigt sich allerdings, dass die Farbkante die
beiden Farbbereiche nicht so voneinander trennt, wie es der Künstler J.
G. Müller
in seinen Bildern realisiert hat. So hat die Kante selber einem
dunkleren Farbton als der nachfolgende Farbbereich, wobei der nachfolgende
grüne Farbstreifen
in sich selbst auch keine gleichmäßige Färbung aufweist. Ein Vergleich mit
den in der Datenbank hinterlegten Datensätzen ergibt keine positive Übereinstimmung
mit den dort vorliegenden Datensätzen.
Die da in diesem Fall die Farbkante, als das charakteristische Merkmal,
zwei Farbbereiche trennt, die durchgängig den gleichen Farbton aufweisen.
Dies lässt
sich nicht durch eine Funktion beschreiben, die die oben beschriebenen Auswahlkriterien
aufweist.
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Die 6b zeigt
den Schattenwurf eines Rohres. Dieser Ausschnitt ähnelt sehr
der 5c, allerdings indem sich die Farbtöne nicht
langsam, sondern ihre Übergänge sind
abrupter. Dies lässt
sich dann keineswegs als annähernd
lineare Kurve in dem RGB-Farbraum beschreiben. Somit kann kein charakteristisches
Merkmal in der Datenbank aufgefunden werden, welches diesem Bildausschnitt
zugeordnet werden kann.
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6c und 6d zeigt
die Darstellung von Farbkanten. Vergleicht man diese Niet gezeigt
Präsentation
mit der Darstellung im Bildausschnitt 5a so
ist leicht zu erkennen, dass auch in diesem Fall das Merkmal der
Farbkantengebung nicht mit dem in der Datenbank hinterlegten Merkmal übereinstimmt.
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6e zeigt
die Darstellung eines Farbverlaufes. Auch hier gilt das schon oben
gesagte.
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Die
oben gezeigten Bildausschnitte und der Vergleich des Original mit
der mutmaßlichen
Nachahmung zeigt nun eindringlich wie mit Hilfe des erfindungsgemäßen Verfahrens
der Urheber eines Bildes bestimmt oder bestritten werden kann.
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Die 7 und 8 entsprechen
den 5 und 6, sie sind allerdings in Grautönen dargestellt.
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Die 9 zeigt
nochmals einen möglichen Vergleich
zwischen den möglichen
charakteristischen Merkmalen Farbkante, Farbverlauf und Pinselstrich.
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10 entspricht
der 9 allerdings konvertiert in Grautöne.