Реконструкція давньогрецького живопису в контексті сучасних цифрових технологій
DOI:
https://doi.org/10.18372/2415-8151.22.15396Ключові слова:
реконструкція, давньогрецький живопис, енкаустика, камея, малюнок, композиція, культура, художнє завдання, машинне навчанняАнотація
Досліджується можливість формування алгоритму, що дозволяє реконструювати втрачені твори станкового живопису видатних майстрів Античного світу.Мета. Сформувати алгоритм дій на основі отриманої історичної інформації, що дозволяє зробити реконструкцію втрачених творів станкового живопису видатних майстрів Давньої Греції.Методологія. У дослідженні використано наступні методи:1) аналітичний метод, за допомогою якого була проаналізована література;2) теоретико-концептуальний метод, який дав змогу визначити умови, необхідні для впровадження IT-технології в культурно-мистецьку практику;У дослідженні використовувались методи комп’ютерного моделювання та аналізу, що дозволило підвищити точність результатів. Автори статті послідовно розглядають алгоритм дій, необхідних для відновлення втрачених творів минулого. Робота враховує технологічні особливості пошарового розпису Стародавнього світу та аналізує колірну гамму, яку використовували майстри античності. Для наочності автори створили спеціальну схему — кольоровий квадрат. Створення цього матеріалу передувало глибоке вивчення античних джерел, зокрема праць Плінія Старшого.Результати. Встановлено основні моменти, необхідні для відновлення втраченого живописного твору мистецтва. Викладено основний алгоритм реконструкції: малюнока, композиції та методології. створення твору Античного мистецтва. Елліністична грецька колористика систематизована за схемою «Кольорового квадрата». Вся ця інформація, може бути використана в технологіях глибокого машинного навчання за певними алгоритмами і, може дати дуже цікаві результати.Наукова новизна. Полягає у створенні схеми дій, спрямованої на відновлення зображення, максимально наближеного до загубленого оригіналу на основі збережених літературних джерел та матеріальних артефактів.Практична значущість. Цей алгоритм може бути корисним при створенні комп’ютерного програмного забезпечення, призначеного для відтворення втрачених творів минулого. Подібна система буде потрібна в таких галузях як археологія та історія мистецтва. Методика ідеально підходить для використання в технологіях глибокого машинного навчання. Для проведення реконструкції конкретного твору розглядаються основні аспекти: походження, розвиток, принципи класичного живопису, технологія, вплив на інші види образотворчого мистецтва (філософія, утилітарне застосування, тематика). Методологія дослідження базується на використанні історичного, культурного, мистецтвознавчого та біографічного підходів.Посилання
Arydas A., Devetzi A., Birtacha K. (2010). Lead pigments and related tools at Akrotiri, Thera, Greece. Provenance and applicationappli-cation techniques, J. Archaeol. Sci., 7. 8, 1830-1840 p.
Allen D. (1998). Roman Glass in Britain. Boston. Shire Publications. 64 p.
Berman, Lawrence; Freed, Rita E. (2003) Arts of Ancient Egypt.. Museum of Fine Arts Boston. 193 p.
Bray C. (2000). Ceramics and glass: a basic technology. Society of Glass Technology, 276 p.
Brecoulaki H. (2014). Precious colours in ancient Greek painting and polychromy: Material aspects and symbolic values. Révue Archéologique 1, p. 1-36.
Brill R., Rising A., Stapleton P. (1999). Chemical analyses of early glasses. Corning Museum of Glass, 336 р.
Chandrahas M., Gupta D. L. (2017). Deep Machine Learning and Neural Networks. IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Vol. 6, No. 2, p. 66-73.
Chistyakova N. A. (1993). Grecheskaya epigramma. Sanct Piterburg. Nauka. 448 str. [in Russian]
Duffy E. M. (1962). Philip Pargeter and John Northwood I, Cameo Glass Pioneers. Antiques, v. 82, no. 6, p. 639. – 641.
Eliano C. Bevegni C. (Traduttore) (1996). Storie varie. Adelphi. p. 321.
Flinders Petrie, W.M. (1911). 91 Roman Portraits in Egypt. Man 11. p. 145-47.
Ge Wang, Jong Chu Ye, Klaus Mueller, Jeffrey A. Fessler. (2018). Image Reconstruction is a New Frontier of Machine Learning. IEEE Transactions on Medical Imaging. Vol. 37, Is. 6, p. 1289 – 1296.
Goethe W. (1970).Theory of Colours. MIT Press Ltd. p. 468.
Itten I. (1974). The Art of color. John Wiley & Sons. p. 160.
Keuls E. (1975). Skiagraphia Once Again. Journal of Archaeology (79) 1. p. 1-16.
Lydakis S. (2004). Ancient Greek Painting and Its Echoes in Later Art. Oxford University Press. p. 320.
Mairs R., Stevenson A. (2007). Egyptian artifactsartefacts from Central and South Asia. р. 74–89.
Neverov O. Y. (1988). Antichnyye kamei v sobranii Ermitazha. Illyustrirovannyy katalog. Iskusstvo, 225 c. [in Russian]
Pliny the Elder; William P. Thayer (contributor). (2009). Pliny the Elder: the Natural History (Latin and English). University of Chicago. vol. 35., p. 1-202.
Prag, A. (2002). Proportion and personality in the Fayum Portraits. Bmsaes n. 3, 55-63.
Rotenbrg E. I. (1963). Vseobshchaya istoriya iskusstv. T.1 Istoriya drevnego mira. Gosudarstvennoye izdatel’stvo «Iskusstvo». Moskva. c. 924. [in Russian]
Schmid H. (1926). Enkaustik und Fresko auf antiker Grundlage. Callwey. p. 102.
