Рус Eng Cn Перевести страницу на:  
Please select your language to translate the article


You can just close the window to don't translate
Библиотека
ваш профиль

Вернуться к содержанию

Историческая информатика
Правильная ссылка на статью:

Информационные технологии в научно-исследовательской деятельности музеев: от электронных каталогов к методам искусственного интеллекта

Юмашева Юлия Юрьевна

ORCID: 0000-0001-8353-5745

доктор исторических наук

Заместитель генерального директора ООО "ДИМИ-ЦЕНТР"

105264, Россия, г. Москва, бул. Измайловский, 43

Yumasheva Julia Yurijevna

Doctor of History

Deputy Director of "DIMI-CENTER"

105264, Russia, g. Moscow, bul. Izmailovskii, 43

Juliayu@yandex.ru
Другие публикации этого автора
 

 
Гук Дарья Юрьевна

ORCID: 0000-0002-3380-9426

кандидат филологических наук

старший научный сотрудник Отдела археологии Восточной Европы и Сибири Государственного Эрмитажа

190000, Россия, г. Санкт-Петербург, наб. Дворцовая, 34

Hookk Daria

PhD in Philology

Senior Researcher at the Department of Archaeology of Eastern Europe and Siberia of the State Hermitage Museum

190000, Russia, Saint Petersburg, nab. Palace, 34

hookk@hermitage.ru

DOI:

10.7256/2585-7797.2022.3.38813

EDN:

CJBDOV

Дата направления статьи в редакцию:

21-09-2022


Дата публикации:

11-10-2022


Аннотация: Статья носит историографический характер и призвана зафиксировать основные этапы разработки аппаратно-программных комплексов и систем создания электронных изображений (далее – ЭИ) предметов музейного хранения и их (ЭИ) применения во внутримузейной деятельности: от решения практических задач документирования обнаружения (комплектования) музейных фондов историческими артефактами, их бытования в музеях, консервации и реставрации, создания и развития учетных систем (каталогов), первоначально основанных на вербальных описаниях с последующей интеграцией изображений, - до осуществления историко-искусствоведческих исследований, реализуемых с привлечением методов математической статистики и широкого спектра современных подходов, технологий и научных дисциплин, существующих в рамках Data Sсience. Впервые в отечественной историографии рассматривается расширение круга исследовательских задач, идущее с середины 1970-х до настоящего времени и ставшее возможным, с одной стороны, в связи с возрастающими пониманием информационного потенциала электронных изображений музейных предметов, а с другой - с цифровой трансформацией традиционных технико-технологических методов анализа музейных предметов, освещается история проектирования и развития специализированных аппаратно-программных комплексов; предлагается оригинальная периодизация обозначенных процессов, дается краткая характеристика каждого из 4-х выделенных этапов (включая методологический перелом, произошедший на рубеже XX-XXI вв.) и описываются результаты наиболее значительных научных проектов.


Ключевые слова:

предметы музейного хранения, электронные изображения, электронный каталог, сканер, оцифровка, аутентификация, датировка, определение авторского стиля, методы технико-технологического анализа, науки о данных

Abstract: The article is of a historiographic nature and is intended to record the main stages in the development of hardware-software complexes and systems for creating digital images (DI) of museum storage items and their (DI) application in intra-museum activities: from solving practical problems of documenting the discovery (acquisition) of museum funds with historical artifacts, their existence in museums, conservation and restoration, creation and development of catalogues, to the implementation of historical and art history research, implemented using the methods of mathematical statistics and a wide range of modern approaches, technologies and scientific disciplines of Data Science. For the first time in Russian historiography, the expansion of the range of research tasks is considered, which has been going on from the mid-1970s to the present and has become possible, on the one hand, in connection with the growing understanding of the information potential of DI of museum objects, and on the other hand, with the digital transformation of traditional technical and technological methods of analysis of museum items, highlights the history of design and development of specialized hardware and software systems; an original periodization of the identified processes is proposed, a brief description of each of the 4 identified stages is given (including a methodological breakthrough that occurred at the turn of the 20th-21st centuries) and the results of the most significant scientific projects are described.


Keywords:

museum storage items, digital image, digital catalog, scanner, digitalisation, authentication, dating, identification of the author's style, methods of technical and technological analysis, Data Science

С благодарностью – коллегам,

стоявшим у истоков создания

отечественного сканирующего оборудования,

осуществления проектов оцифровки

объектов историко-культурного наследия и

применения электронных изображений в научных исследованиях

Бурное развитие информационных технологий в последние три четверти века оказало огромное влияние на трансформацию всех областей человеческой деятельности. Не остались в стороне от этих процессов и такие традиционно консервативные организации, как музеи и архивы, начало использования информационных технологий в которых датируется 1960-ми гг., но особый импульс применение ИТ получило в середине 1970-х – начале 1980-х гг. Это связано, во-первых, с развитием и распространением технологии баз данных, как наиболее удачной модели для создания электронных каталогов объектов историко-культурного наследия, а, во-вторых, с разработкой специализированного оборудования (сканеров), позволяющего создавать электронные изображения, максимально полно воспроизводящие (визуализирующие в электронной среде) внешний вид предметов хранения.

Оставляя за рамками рассмотрения историю использования систем управления базами данных (СУБД), являющихся программной основой для формирования записей музейных электронных каталогов, сосредоточимся на изучении и фиксации основных этапов истории конструирования аппаратно-программных комплексов и развития технологий создания электронных изображений (копий) объектов историко-культурного наследия и их внедрения в практику учетно-фондовой, хранительской и научно-исследовательской работы зарубежных и отечественных музеев [1], анализе эволюции применяемых методов и технологий, постепенном расширении круга задач внутримузейной деятельности, в которых они применялись, трансформации форм представления результатов, а также формировании интегральной периодизации перечисленных процессов. (Прим. авторов: Авторы оставляют за рамками рассмотрения вопросы использования электронных изображений в экспозиционно-выставочной работе музеев, включая интернет-ресурсы, за исключением специализированных проектов, тесно связанных с высококачественными электронными изображениями).

Для изучения поставленных проблем был сформирован комплекс разновидовых материалов и источников, состоящий из:

- монографий, статей, тезисов и иных форм публикаций музейных специалистов, специалистов в области информационных технологий, привлеченных к решению конкретных задач;

- описаний и научных отчетов о реализованных проектах, нацеленных на разработку и применение методов сканирования, цифрового фотографирования, 3х-мерной оцифровки музейных памятников, и использования электронных копий и разработанных технологий в научных исследованиях (ATHENA, MINERVA (MInisterial NEtwoRk for Valorising Activities in digitization), MINERAS PLUS и др. [2; 3; 4; 5];

- материалов различных международных и национальных конференций (ЕVA, АДИТ и др. [6; 7]), круглых столов и семинаров, организованных профильными организациями (UNESCO, ICOM, CIDOC (специализированный комитет ICOM) и пр.) [8];

- информационных систем справочно-поискового характера и иных цифровых ресурсов, представленных онлайн.

Анализ выявленной и изученной литературы (более 2,5 тыс. наименований), опубликованной с начала 1970-х гг. (первые зарубежные – специальные выпуски журнала ЮНЕСКО «Museum» за 1971 г. и 1978 г. [9; 10] и статьи отдельных авторов [11]; первая отечественная публикация – 1980 г. [12]) до настоящего времени, показал, что в российской и зарубежной историографии отсутствуют работы обобщающего характера, посвященные изучению истории внедрения и применения информационных технологий в части создания электронных изображений музейных предметов и их использования во внутримузейной деятельности. (Прим. авторов: исключение составляют комплексные исследования Д. Ю. Гук [13, 14]; многочисленные учебные пособия и статьи [15; 16; 17; 18; 19; 20 и др.], в которых эта тема упоминается, в основном, в контексте использования ИТ в работе с посетителями). В научной литературе, как правило, описывается ход осуществления конкретных проектов, их развитие на протяжении определенного времени, анализируется деятельность профильных конференций, семинаров и курирующих специализированных организаций, что раскрывает содержание проходивших научных изысканий и дискуссий на микроуровне, но не предлагается методологического осмысления и обобщения достигнутых результатов в масштабах музейного сообщества в целом.

Все сказанное повышает актуальность рассмотрения эволюции и предложения периодизации внедрения электронных изображений предметов музейного хранения во внутримузейную деятельность.

Прежде чем приступить к изложению итогов проведенного историографического исследования, необходимо отметить, что с середины 1960-х гг. и до настоящего времени проблема создания и использования высококачественных изображений в музеях развивалась в основном в рамках четырех направлений: документирование бытования музейных предметов (в первую очередь — археологических памятников), электронные каталоги музейных собраний [21] информатизация и цифровизация технико-технологических исследований (включая реставрационные процессы и исследования) и популяризация музейных коллекций. Внимание к использованию электронных изображений в каждом из этих направлений в разные периоды было неодинаковым, но в последние 20 лет в связи с развитием техники и технологий (включая применение методов Data Science), приоритетное значение приобретают документирование и научные исследования.

Дальнейшее изложение будет вестись по периодам, критериями выделения которых являются следующие аспекты:

- объекты, которые подвергались сканированию (слайды, рентгенограммы, непосредственно музейные предметы);

- типы сканирующего и фотофиксирующего цифрового оборудования (фотокамеры, проекционные сканеры, планетарные бесконтактные сканеры «прямой» оцифровки музейных предметов; 3D-сканеры, специализированные мультиспектральные камеры и сканеры и т.п.);

- технологии создания изображений и обработки изображений и их эволюция от традиционных («аналоговых») способов фотофиксации, мультиспектральной фотосъемки, фотограмметрии, рентгенографии, спектромикроскопии и т. п. до их цифровых (электронных) форм и разновидностей, а также специализированного программного обеспечения;

- форматы электронных изображений (включая форматы, утвержденные в качестве стандартов ISO);

- осуществленные проекты, в рамках которых происходило развитие технологии оцифровки и научного изучения электронных изображений объектов историко-культурного наследия;

- целевое предназначение созданных электронных изображений и их использование во внутримузейной (реставрационной, научно-хранительской и исследовательской деятельности);

- пользовательская аудитория.

Отдельно нужно подчеркнуть, что предложенная периодизация, как и хронологические границы выделенных периодов, не носят жесткого характера и могут сдвигаться в ту или иную сторону примерно на 3–5 лет в зависимости от исторических обстоятельств и историографических фактов.

Особняком в теме работы с электронными изображениями музейных предметов стоит проблематика 3D моделей, виртуальных музеев и реконструкций движимого и недвижимого культурного наследия (в том числе археологического). Учитывая специфику данных направлений, в тексте статьи авторы будут упоминать их только в случаях непосредственной близости с описываемой темой.

Нулевой этап – середина 1970-х – начало 1980-х гг. Постановка проблемы описания музейных предметов и дополнения электронных каталогов изображениями; сканирование слайдотек музеев проекционными сканерами

Разработка автоматизированных текстовых каталогов музейных коллекций стала одной из ключевых тем в дискуссиях, проходивших в музейном сообществе с начала 1960-х гг., когда в Национальном музее американской истории (SELGAM) был создан первый подобный каталог музейного собрания (1963 г.). (Прим. авторов: каталог многократно переделывался, а с начала 2000-х гг. частично представлен онлайн: URL: https://americanhistory.si.edu/collections/about-online-collection).

Практически одновременно проблема создания музейных каталогов была поставлена и в Советском Союзе, где в 1965 г. известный археолог Я.А. Шер опубликовал статью, в которой сформулировал подходы к разработке базы данных (в его терминологии – «кибернетического фонда») [22], содержащей описания археологических памятников.

Однако текстовые каталоги имели серьезные ограничения, поскольку содержащиеся в них описания (записи в БД) не давали возможности в полном объеме представить информацию о каждом памятнике, а также отразить историю их бытования в музеях и изучения.

Проблемы информационной неполноты музейных каталогов активно дискутировались в течение десятилетия: в 1971 г. профильный журнал ЮНЕСКО «MUSEUM» подготовил и опубликовал специальный выпуск «Museums and computers» (URL: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000127370), в котором ведущие специалисты мира излагали подходы к созданию максимально полных описаний музейных собраний. К концу 1970-х гг., как отмечал Я.А. Шер, «одной из самых актуальных проблем в компьютерной документации музейных коллекций была замена формализованных описаний изображениями с текстами на естественном языке и возможность работать с ними в диалоговом режиме... [23, с. 5]».

Одним из катализаторов процесса дополнения музейных каталогов изображениями стала слайдовая демонстрация, подготовленная сотрудниками Государственного Эрмитажа (Я.А. Шер и А.О. Поляков) и представленная в мае 1977 г. на заседании комитета CIDOC Генеральной конференции ICOM, проходившей в ГЭ [23]. Демонстрация (даже в виде слайдов) произвела фурор, и, хотя проект так и не был осуществлен в полном объеме, доклад советских археологов-музейщиков оказал огромное влияние и, вероятно, дал старт процессам разработки специализированного оборудования и создания электронных изображений музейных памятников для электронных каталогов.

Одновременно с подготовкой демонстрации Я.А. Шер работал над созданием оригинального метода изучения петроглифов на основе изображений. Предложенный им подход предполагал «распознавание» и классификацию элементов фотоизображений, переведенных в цифровой вид. Исследование получило всемерную поддержку со стороны Председателя Комиссии по применению математических методов и ЭВМ исторических исследованиях при Отделении истории АН СССР член-корра АН СССР И.Д. Ковальченко и специалистов, работавших в Комиссии. Итогом трудов Я.А. Шера стала опубликованная в специализированном сборнике статья, в которой впервые в истории отечественной исторической науки описывалась методика использования оцифрованных изображений в практике археологических исследований [24].

Другим катализатором этих процессов был накопленный к этому времени многими музеями мира богатый опыт создания изображений музейных предметов на прозрачных носителях (негативов, диапозитивов, рентгенограмм и др.) и их использования в экспозиционных, публикаторских и реставрационных целях (ГИМ, Alinari, Scala и др. [25; 26; 27]). Подобная визуальная информация годами аккумулировались в музейных фототеках, отделах реставрации или профильных структурах (фотоагентствах и издательствах), но охватывала при этом лишь незначительную часть музейных собраний. Фотофиксация производилась для признанных шедевров или для решения специализированных задач. Тотальная фотосъемка музейных коллекций не осуществлялась в силу различных причин, прежде всего из-за трудоемкости и капиталоемкости фотопроцесса. Еще реже применялись специализированные методы рентгенографии, спектромикрографии, фотограмметрии и др.

Развитие технологии отображения статичной визуальной информации в цифровой среде (сканеров) с конца 1970 г. сделали возможным первоначально поставить вопрос о сканировании имеющейся информации на прозрачных носителях. Эта задача решалась с помощью проекционных сканеров, активно применявшихся в высокой полиграфии [28].

Однако довольно скоро стало понятно, что объемы слайдотек и реставрационной специализированной документации невелики, а фотографии, созданные в разное время, не отражают современного состояния предметов, что, естественно, не могло удовлетворить ни реставраторов, ни хранителей музейных коллекций, ни исследователей, тем более что для последних актуальная фотография всегда являлась «объективным регистратором факта и главным исследовательским документом [29]».

В результате сочетания двух независимых факторов, обуславливавших интерес к созданию электронных изображений, в повестку дня был поставлен вопрос о необходимости разработки аппаратно-программных средств для «прямой» цветной фотофиксации (документирования) двумерных музейных предметов (произведений живописи и графики, архивных документов, тканей, предметов бонистики, нумизматики, археологических коллекций и др.) с целью дополнения ими электронных музейных каталогов и использования их в реставрационно-исследовательской практике.

Первый этап – разработка бесконтактной технологии прямой фотофиксации музейных объектов (середина 1980 – начало 1990-х гг.)

Одними из первых за решение этой задачи взялся Научно-исследовательский центр VASARI по модернизации оборудования в области искусства и технологий Колледжа Бирбек (Великобритания) [30; 31]. В середине 1980-х гг. специалисты центра разработали видеокамеру (цветной сканер) прямого цифрового копирования картин и систему для архивирования и поиска изображений. В комплект также входили рабочая станция SUN и специальный монитор BARCO.

Сканер обеспечивал более высокие точность цветопередачи и качество изображения (большое разрешение – 20 pixel на 1 мм, практически это макрофотосъемка), чем у обычной фотопленки, что позволяло использовать созданные электронные копии в реставрационной и исследовательской работе. Использование этого оборудования позволяло создавать электронные изображения, которые давали наглядное представление о структуре красочного слоя (лессировках и мазках), пигментах, их смесях и распределении зерен на площади в несколько квадратных миллиметров, и при этом было совершенно безопасно для музейного предмета, а также давало возможность организовывать поточное сканирование, было значительно экономичнее процесса обычной фотосъемки. Полученное электронное изображение являлось «паспортом» живописного музейного предмета, необходимым для его однозначной идентификации и учета, изучения и определения состояния сохранности (физического состояния) в реставрационных целях.

Первое использование созданного сканера относится к 1989–1992 гг., когда оборудование было установлено в Лондонской Национальной галерее [32]. Сканер позволял получать изображения размером более 1 Гб, что, в свою очередь, потребовало создания мощного программного обеспечения для обработки изображений (VIPS) [33] и (несколько позже) разработки специализированной серверной платформы.

Качество и точность созданных электронных копий были настолько хороши, что их стали активно использовать в учетно-хранительской работе (изображения были интегрированы в электронный каталог в качестве контрольного изображения, восполняющего информационные пробелы в словесном описании), для научного анализа (в том числе в реставрационно-технологических работах по исследованию текстур и изменений во времени носителей, писчих материалов документов и красочного слоя произведений живописи [34; 35]), для обеспечения контроля за сохранностью музейных предметов, определения необходимости их реставрации и сопровождения этого процесса, а также для издания высокой полиграфической продукции. (Прим. авторов: Возможность анализа процессов старения бумаги и писчих материалов на основе изучения фотоизображений была описана и ранее [36]) Электронные копии живописных полотен первоначально хранились на оптических CD-R-дисках, а затем в RAID-системах.

Эти же изображения (в уменьшенном размере) были использованы в первом в мире музейном электронном путеводителе, выпущенном компанией Microsoft в 1993 г. на CD-ROM – «Microsoft Art Gallery on CD-ROM: The collection of the National Gallery, London». Издание неоднократно переиздавалось и дополнялось, а в 2002 г. на его основе был выпущен «Полный иллюстрированный каталог Национальной Лондонской галереи на CD-ROM» (The National Gallery Complete Illustrated Catalogue: Expanded (CD-ROM)), в котором также использовались все те же созданные десятилетием ранее электронные изображения живописных полотен коллекции.

К сожалению, публикаций результатов научных реставрационных и историко-искусствоведческих исследований, выполненных с помощью данного оборудования, обнаружить не удалось. Это объясняется двумя причинами: первая – недоступность онлайн многих профессиональных журналов, что затрудняет библиографический поиск; вторая заключалась в том, что основное внимание в это время было сосредоточено на изучении возможностей сконструированного оборудования и использовании сканеров в реставрационных целях и для создания научных каталогов, а не на историко-искусствоведческой исследовательской работе.

Косвенно этот вывод подтверждается началом практически повсеместного создания электронных музейных каталогов в музеях стран Западной Европы и США. Не все они методологически основывались на использовании высококачественных электронных изображений в качестве идентифицирующих элементов, многие по-прежнему ориентировались на создание стандартизованных, основанных на тезаурусах описаний музейных предметов – подходе, который к рубежу 1990-х гг. имел почти тридцатилетнюю историю обсуждения и базировался на применении технологии баз данных и различных схем категоризации [37; 38 и др.], или составлении и использований словарей иконографического анализа [39; 40 и др.]. Но с появлением возможности использования интегрированных в БД изображений (на рубеже 1980–1990-х гг. программная реализация позволяла указывать в текстовом поле только имя файла изображения, хранившегося отдельно) для однозначной идентификации предметов и/или всеобъемлющего представления их иконографического содержания, тема научной каталогизации музейных собраний получила новый импульс.

Примером реализации такого подхода стали несколько европейских информационно-поисковых систем, в частности, французская музейная учетная система Joconde (URL: https://www.culture.gouv.fr/Thematiques/Musees/Les-musees-en-France/Les-collections-des-musees-de-France/Joconde-catalogue-collectif-des-collections-des-musees-de-France) [41] и электронная система управления коллекциями Британского музея Merlin [42]. Разработка обеих систем началась еще в середине 1970-х гг., а доступными для публики они стали в начале 2000-х. (Прим. авторов: С 2019 г. система Joconde представлена в рамах открытой платформы культурного наследия Франции – POP – URL: https://www.pop.culture.gouv.fr/search/list?base=%5B%22Collections%20des%20musées%20de%20France%20%28Joconde%29%22%5D; а публичный доступ к информации о музейных предметах, зарегистрированных в системе Merlin, был предоставлен через систему публичного доступа к интернету и киоскам Британского музея COMPASS – URL: https://www.ssl.co.uk/ixbin/indexplus?record=PRO101. В настоящий момент не функционирует).

К началу 1990-х гг. относится и первая попытка реализации межмузейной компьютерной сети – проект European Museum Network (EMN, 1989–1992), объединивший 8 музеев Европы и предоставивших их посетителям на экспозициях мультимедийные ресурсы, включающие тексты, звук и изображения 800 предметов [43].

В России на рубеже и в первой половине 1990-х гг., в период т. н. «микрокомпьютерной революции», проблемам оцифровки произведений искусства и музейных коллекций и их научному использованию и популяризации также придавалось большое значение. Так, Постановлением Совмина СССР от 10.01.1991 № 28 был создан международный консорциум «Шедевры искусства» с участием «советских организаций и иностранных юридических лиц и граждан» [44]. Основными задачами консорциума являлись:

«создание автоматизированных банков изображений и информационных сетей, современных технических средств обслуживания посетителей и хранения музейных ценностей, содействие реконструкции музеев;

изготовление и продажа в СССР и за рубежом видеофильмов, видеокассет, оптических дисков, голограмм, печатной, сувенирной и иной продукции по произведениям искусства и с художественной символикой….

проведение научно-исследовательских и проектно-конструкторских работ по профилю деятельности консорциума, повышение квалификации кадров».

Музейно-идеологическую составляющую деятельности консорциума обеспечивал Государственный Русский Музей, а техническую реализацию – организации и предприятия военно-промышленного комплекса, привлекавшиеся к участию «в целях эффективного использования конверсии оборонной промышленности и совместного предпринимательства для укрепления материально-технической базы и подъема культуры».

К сожалению, основное внимание консорциум сосредоточил на коммерческой деятельности, издательско-рекламных и экспозиционно-выставочных мультимедийных проектах [45; 46], популяризирующих собрания крупнейших музеев страны [47], а созданное отечественными специалистами уникальное сканирующее оборудование (в том числе прямой фотофиксации – компании «Экстел», «ЛОТ» и др.) не нашло широкого применения и вскоре было заменено зарубежными продуктами.Вместе с тем, необходимо упомянуть два осуществленных в России проекта создания тематических цифровых коллекций с использованием высококачественных электронных изображений. Первый – компьютерный банк данных «Петроглифы Центральной и Средней Азии» (1993 г.), авторами которого являлись кемеровские археологи под руководством Я.А. Шера. Банк данных представлял собой полноценный исследовательский проект, отражающий, с одной стороны, процессы документирования и изучения археологических памятников, а с другой – являлся своеобразным итогом длительной работы, начатой еще в середине 1960-х гг., по разработке методик каталогизации и исследований археологических памятников на основе электронных изображений Впоследствии на основе этого ресурса были изданы многочисленные научные труды, создан и до сих пор функционирует специализированный сайт («Петроглифы северной Евразии» – URL: https://rockart-studies.ru/?p=3585) [48].

Второй проект реализован в 1991—1992 гг. в Государственной Третьяковской Галерее, где на основе оцифровки каталожной информации и слайдов была сформирована текстовая база данных с интегрированными изображениями картин И.К. Айвазовского. Представление проекта состоялось в 1992 г. в Музее Прадо в Испании на выставке, приуроченной к 500-летию открытия Колумбом Америки. Создание базы данных рассматривалось ее создателями в качестве первого (основного) этапа в осуществлении более масштабной программы формирования тематических баз знаний, посвященных творчеству отдельных художников, которые авторы проекта предполагали создавать и наполнять. К сожалению, программа не получила поддержки профессионального сообщества и была реализована только частично, а к середине 2000-х гг., несмотря на попытки ее переосмысления на новом этапе и реанимации [49], полностью закрыта.

Второй этап – разработка специализированного сканирующего оборудования, предназначенного для работы с УФ и ИК излучением и 3D моделями (1994–1999 гг.)

Следующий этап развития технологий создания электронных изображений также связан с деятельностью английских специалистов, модификацией сканера VASARI и программного обеспечения к нему [50]. Новые версии сканера позволяли работать с ультрафиолетовым и инфракрасным излучением. Фактически, разрабатываемое оборудование должно было перевести в цифровой вид и автоматизировать технологии мультиспектральной фотосъемки и рентгенографии, которые известны музейным специалистам, начиная с первой половины – середины XX в. [51; 52; 53; 54] и хорошо зарекомендовали себя как методы изучения живописи (в том числе и фресковой); архивной документации – палимпсестов, угасающих текстов, фотографий; археологических артефактов, а также использовались в палеографических и филиграноведческих исследованиях. Созданный сканер предназначался для использования не только в Национальной Лондонской галерее, но и в Галерее Уффици во Флоренции (европейский проект MUltimedia Special Actions (MUSA–ESPRIT), 1994–1999 гг.) [55]. (Прим. авторов: следует отметить, что в это же время велись и другие проекты по разработке мультиспектральных цифровых фотокамер [56]).

Целью нового программно-аппаратного комплекса было обеспечение цифровой поддержки деятельности по сохранению, консервации и реставрации музейных предметов [57], т. е. оборудование ничего не изменяло в методологии автоматизируемых технико-технологических процессов и процедур, оно лишь ускоряло их и предоставляло возможности разработки новых цифровых сервисов, которые потенциально могли привести к появлению новых методов исследования: так, комплекс позволял собирать результаты диагностической экспертизы произведений живописи, чтобы обеспечить их «сравнительное прочтение» и проведение мониторинга их изменений во времени. В рамках проекта была разработана программная система сертификации цвета [58], что позволило сравнить цвет цифровых изображений с оригинальным произведением искусства [59]. Полученные цифровые изображения также были интегрированы в базу данных Уффици и стали визуальной основой учетно-хранительской и исследовательской работы галереи [60].

Еще одним проектом, осуществленным в Центре VASARI, был проект ACOHIR, в рамках которого разрабатывались инструменты для получения изображений 3D-объектов в музеях и программное обеспечение высокого разрешения и точной цветопередачи для их просмотра. К сожалению, этот проект 1993 г., значительно опередивший свое время, практически не известен специалистам, хотя оборудование (поворотный стол с цифровой фотокамерой) и программное обеспечение использовались в Музеях Саутгемптона и в Лувре (The ACOHIR – URL: https://www.southampton.ac.uk/~km2/projs/acohir/ [61]).

Практически одновременно с работами английских специалистов, в 1993 г., в континентальной Европе стартовал параллельный европейский научно-исследовательский проект, основной целью которого являлось создание банка высококачественных электронных изображений музейных предметов, предназначенных для проведения искусствоведческих и исторических исследований и формированию тематических баз данных (Network of Art Research Computer Image SystemS in Europe – NARCISSE). В проекте, основанном на иконографической классификации музейных предметов, разработанной нидерландским специалистом Г. ван Ваалом [62], использовались проекционные сканеры компании Thomson-Broadcast, позволявшие осуществлять работу с рентгенограммами, с фотосъемкой, выполненной с применением УФ и ИК фильтров, и создавать огромные файлы, предназначенные для научных экспериментов [63]. Результаты, полученные в проекте NARCISSE, позволили на следующем этапе развития технологий работы с электронными изображениями музейных предметов (в рамках проекта European Research Open System, EROS) перейти к решению более сложных задач.

Оба проекта – MUSA-ESPRIT и NARCISSE – были нацелены на перевод традиционных технологий (ренгтенографии, спектромикроскопии, мультиспектральной фотосъемки и т. п.) в цифровую среду, совершенствование методов исследования предметов музейного хранения (прежде всего – живописи), разработку способов датирования и выявления подделок, уточнения состояния сохранности музейных предметов, формирования технических заданий для консервации и реставрации и отслеживания реставрационных процессов (в том числе для формирования соответствующих баз знаний по реставрационным проблемам и техникам), а также на использование полученных изображений в высокой полиграфии (проект MARC [64]).

Существенным дополнением к названным проектам являлось коммерческое программное обеспечение DeBabelizer, разработанное в 1992 г. компанией Equilibrium Technologies, Inc. Программа позволяла обрабатывать более 50 типов файлов растровой графики и формировать на основе массивов однотипных файлов т.н. «усредненные палитры». Это техническое решение, с одной стороны, давало возможность значительным образом экономить место для хранения больших объемов графической информации, а с другой – лежало в основе исследовательского метода установления авторства и подлинности картин, поскольку позволяло создавать индивидуальные цветовые «авторские палитры», присущие конкретным художникам.

С середины 1990-х гг. в профильных периодических изданиях стали появляться публикации, в которых представлялись результаты применения созданных сканирующих систем и методов анализа электронных изображений произведений живописи. Среди подобных исследований следует упомянуть, к примеру, работы специалистов Национальной Лондонской галереи, посвященные изучению в ИФ частях спектра «Гарвагской мадонны» Рафаэля [65] и знаменитого портрета четы Арнольфини кисти Ван Эйка [66], а также анализу влияния творческого метода Леонардо да Винчи на живописные работы его ученика Джампьетрино Больтраффио [67].

Нельзя сказать, что с точки зрения постановки исследовательских задач, это были абсолютно оригинальные работы, однако, применение компьютерных технологий (специализированной сканирующей техники и программного обеспечения для обработки изображений) ускорило исследовательские процессы и предоставило новые дополнительные возможности извлечения и анализа информации музейных предметов, что сыграло значительную роль в развитии и распространении этих технологических решений.

К этому же времени (1996 г.) относится публикация первого в мире полностью подготовленного в цифровом виде колориметрического научного каталога произведений искусства – собрания фламандской живописи эпохи барокко Мюнхенской Пинакотеки, созданного в рамках реализации проекта MARC [68; 69].

Опыт разработки сканирующих систем и программного обеспечения для получения высококачественных электронных изображений музейных объектов, методы их автоматизированного анализа и публикации только за неполное десятилетие (с 1994 г. по 2002-й г.) были обобщены и представлены публике в четырех профессиональных обзорах, авторами которых являлись специалисты, работавшие в различных европейских проектах [70; 71; 72; 73; 74]. В этих статьях авторы наметили перспективы развития технологий создания и использования электронных изображений в научных исследованиях, рассматривая их (изображения) как полноценные исторические источники, обладающие специфическими количественными характеристиками, пригодными для применения к ним методов статистического анализа, чем предвосхитили использование методов Data Science в искусствоведении и истории искусства.

Рассматривая историю развития и применения электронных изображений в середине – второй половине 1990-х гг. необходимо отметить еще несколько тенденций, проявившихся в этот период.

Так, в это время значительно возрос интерес к «адаптации в цифру» еще одной известной с середины XIX в. технологии [75] – фотограмметрии [76; 77], которая стала одним из ведущих методов исследований археологических коллекций.

Продолжались и развивались проекты создания каталогов-баз данных c интегрированными изображениями музейных предметов, и, прежде всего, произведений живописи. Определенной новацией этого периода стал чисто исторический тематический проект Института повседневных реалий средневековья и раннего нового времени Австрийской Академии наук, который предполагал формирование базы данных на основе сегментации (выделения деталей) на электронных изображениях бытовой живописи и описания каждого выделенного элемента с целью дальнейшей обработки и «установления связи и иерархии не только формальных атрибутов полотен, но и их сюжетов». Постановка исследовательской задачи новизной не отличалась – такие работы проводились и ранее, а вот использование для целей проекта СУБД KLEIO и программного продукта по обработке художественных образов IBM IMAGE ASSISTANT, позволявших связывать в рамках одной информационной системы REAL изображение и текстовую информацию, были новы [78; 79; 80].

Находили свое развитие и проекты, связанные с решением проблем телекоммуникации и объединения в единую сеть музеев, расположенных в различных странах Европы, и обменом информацией о музейных объектах, включая их электронные изображения. Речь идет о проектах RAMA (Remote Access to Museum Archives), VAN EYCK (Visual Arts Network for the Exchange of Cultural Knowledge) и Viseum.

Целью первого проекта являлось создание единой системы удаленного доступа к научно-справочному аппарату и электронным копиям (высококачественным изображениям) архивных документов, хранящихся в музейных архивах Берлина, Парижа, Флоренции, Оксфорда и Мадрида [81; 82].

Второй проект был посвящен формированию компьютерной сети для обмена информацией о художественных ценностях и разрабатывался в интересах, прежде всего, профессионального научного сообщества и сотрудников музеев [83].

Главной задачей третьего – Viseum [84] – была разработка передовых интернет-приложений для музеев. В частности, была создана высокоскоростная сеть (ATM) между Ванкувером, Берлином, Парижем и Лондоном. Это позволило быстро создавать интерактивные изображения с высоким разрешением и точными цветными изображениями произведений искусства. Были также разработаны методы, позволяющие осуществлять поиск данных с различных сайтов по общим поисковым атрибутам, а для контроля доступа были внедрены методы авторизации, позволяющие предоставлять подписчикам ценные данные. Одним из результатов этого проекта стало создание плиточного пирамидального формата TIFF для представления изображений высокого качества в сети Интернет [85].

Не трудно догадаться, что вместе с реализованным ранее проектом EMN, эти проекты были предтечами платформы Europeana, реализованной почти через 15 лет.

Неожиданным предназначением создаваемых банков и баз данных электронных изображений музейных предметов с начала 1990-х гг. стала борьба с контрабандой художественных ценностей. С целю предотвращения незаконного оборота музейных объектов Интерполом и международной организацией по стандартизации (International Organisation for Standartization, ISO) был разработан и принят стандарт ISO/IEC-10918, который стал стандартом для музейных баз данных с интегрированными в структуру баз данных электронными изображениями (это техническое решение было новацией рассматриваемого периода). Стандарт включал в себя единые правила (набор полей требования к их заполнению) минимального описания музейного предмета и формат электронных изображений Jpeg-10918 [86]. Индексация электронного изображения происходила путем присоединения стандартизированного краткого описания непосредственно внутрь файла изображения. На основе ISO-10918 была создана единая Европейская сеть компьютерных изображений «Museum On Line» (MOL), а также пакет сервисных программ, в разработке которых принимали участие специалисты из университетов, научных центров и ИТ-компаний Франции, Германии, Великобритании, США и Японии [87].

Стандарт ISO-10918 нашел свое применение и в России, где на его основе в Государственном историческом музее проводились работы по созданию Охранного видеографического банка данных предметов музейного хранения [88; 89], – в некотором смысле предтеча Государственного каталога Музейного фонда, – и формировался Российский узел регистрации компьютерных изображений ISO RU1095 [90; 91; 92], предназначенный для задач электронной коммерции. Создание электронных изображений для этих целей проводилось либо на проекционных сканерах (т. е. с прозрачных носителей, либо методом видеоввода [93]). (Прим. авторов: Аналогичный проект осуществлялся в рамках Европейского Союза в 1996–1998 гг.: MENHIR – Multimedia European network of high quality image registration. URL: https://cordis.europa.eu/project/id/24378/it).

Однако по-прежнему важнейшими направлениями использования электронных изображений в музейной деятельности оставалась экспозиционно-выставочная работа, создание мультимедиа-изданий, переживавшая во второй половине 1990-х гг. так называемый «мультимедийный бум» [94; 95], и разработка музейных сайтов – новый тренд, появившийся в конце 1990-х гг.

В авангарде сайтостроительства в России выступали крупнейшие отечественные музеи: Государственный Эрмитаж, Государственный музей-заповедник «Московский Кремль», Государственный Русский Музей и др. [96], на сайтах которых, кроме обязательных информационных элементов, иногда размещались инновационные ресурсы. К примеру, на первой версии сайта ГЭ, созданной в 19971998 гг., были размещены сервисы колористического и композиционного поиска по изображениям, разработанные компанией IBM на основе электронных копий картин из собрания музея (программное обеспечение QBIC запрос по содержимому изображения [97]), что было безусловным шагом вперед и в части изучения предметов музейного хранения с помощью компьютерных технологий, и в части популяризации музейных собраний.

Третий этап – рубеж третьего тысячелетия – 2000-е гг. Изменение методологических подходов к электронным изображениям; широкое распространение сканеров «прямого» сканирования, web-технологий, активное музейное сайтостроительство, увеличение масштабов оцифровки.

Конец 1990-х – начало 2000-х гг. ознаменовалось серьезными изменениями в вопросах изучения электронных изображений предметов историко-культурного наследия. В течение сравнительно небольшого периода в профессиональном сообществе произошло методологическое переосмысление электронного изображения как набора отдельных пикселов (фактически – набора данных), цвет которых определяется в конкретном цветовом пространстве (RGB, CMYK, HSV и т. п.). Благодаря этой «количественной» специфике гистограммы электронных растровых изображений (графическое представление распределение цветов, текстур, композиции и т. п.) стали рассматриваться как один из способов представления (моделирования) информации изображения. К тому же стало очевидно, что гистограммы могут быть вычислены как аппроксимация цветового распределения, что дает простое и компактное представление колористического, текстурного, геометрического и т.п. содержания произведения искусства. (Прим. авторов: инструмент анализа текстур был построен на основе гистограмм Пасса и Забиха [98] и матриц совпадений Харалика).

Этот методологический подход, основанный на статистике, имел два серьезных следствия.

Первое заключалось в понимании прямой зависимости корректности выводов, сделанных на основе анализа электронных изображений, от их качества (размера изображения в пикселах, точности цветопередачи (количества отображаемых оттенков цветов) и т. п. В обоих случаях – чем больше (размер, количество цветов), тем лучше), и ставило задачи разработки инструментов (сканеров, фотокамер и иного оборудования) получения наиболее адекватных подлинникам (т. е. высококачественных) изображений, а также контроля за процессами создания таких изображений.

Второе следствие – возможность использования широкого набора методов Data Science в исследованиях электронных изображений музейных предметов, что в свою очередь, привело к экспоненциальному росту научных разработок и публикаций по тематике создания систем поиска изображений (например, система PICASSO, использовавшая пирамидальный формат изображений, сегментацию и индексацию цветов в качестве основы для формирования запросов [99] , определению индивидуальных авторских «палитр», характеризующихся определенным набором цветов (уже не только на основе «усреднения» количества цветовых оттенков, как это было реализовано в DeBablizer), подтверждении на их основе авторства, подлинности, уточнения датировок и т. п. Так, к первым апробированным методам анализа относились:

- кластерный анализ (алгоритм K-средних [100; 101]), алгоритм поиска моды (Mean-Shift) [102];

- метод сегментации изображений Blobworld [103; 104];

- метод декомпозиции изображений (в т. ч. дискретное косинусное преобразование, вейвлет-преобразование, фильтры Габора [105; 106; 107; 108] (и др.).

В этот период стало особенно заметно активное развитие новой ветви историографии, до рубежа веков находившейся на периферии научного поиска, — изучения электронных изображений как искусствоведческого и сугубо исторического (вещественного, изобразительного) источника.

Одновременно в рамках этого периода происходили и другие, организационно-технические изменения, которые придали десятилетию решающее значение в вопросах научного использования электронных изображений. К числу этих изменений относятся:

- совершенствование и широкое распространение промышленного сканирующего оборудования, в т.ч. сканеров «прямого» 2D сканирования (фирмы-разработчики: Cruse, Microbox, Metis, Zeutschel и т.п.) и 3D-сканеров (фирма-разработчик Breuckmann и пр.);

- конструирование и создание в рамках научных разработок фотокамер мультиспектральной фотосъемки, цифровой рентгенографии, специализированного 3D-оборудования, гигапиксельных фотографий (в том числе панорамных – камера Gigapxl™ – Gigapxl Project – URL: http://www.gigapxl.org/) и их применение в исследовательской практике (проект CRISATEL [109; 110], компания Lumiere; [111; 112]);

- разработка специализированных методик контроля процессов сканирования, тест-объектов, качества настройки оборудования (прежде всего в проектах оцифровки архивных документов и книжных памятников [113; 114; 115; 116; 117; 118; 119; 120 и др.]), а также автоматизированных программ контроля, позволяющих гарантировать качество создаваемых электронных копий [121; 122];

- разработка методов и специализированных форматов представления электронной графической информации (пирамидальных форматов, основанных на вейвлет-преобразованиях, например, JPEG-2000 (см., серия стандартов ISO/IEC 15444)), ориентированных на публикацию высококачественных изображений в сети интернет;

- активное развитие межгосударственных (ЕС – «Электронная Европа», 1999 г.; ЮНЕСКО – «Информация для всех», 2000 г.) и государственных («Электронная Россия», 2002 г.) программ в сфере информационно-коммуникационных технологий, деятельность общественных объединений, ориентированных в основном на увеличение масштабов оцифровки объектов историко-культурного наследия (Лундские принципы 2001 г. и Пармская хартия 2003 г.), применение web-технологий и строительство сайтов музеев и/или международных музейных объединений, представлявших оцифрованные изображения наборов предметов из музейных собраний (проекты MINERVA (MInisterial NEtwoRk for Valorising Activities in digitisation), MINERVA PLUS и BRICKS), виртуальных музеев [123;124] и т. п.

К сожалению, историко-искусствоведческая научная составляющая из этих международных программ практически исчезла, а исследования стали осуществляться отдельными музеями и научными центрами в инициативном порядке без какой-либо координации научной деятельности, но при активном профессиональном обсуждении решаемых проблем на площадках научных конференций и профильных периодических изданий, в основном технической сферы.

Одним из немногочисленных исключений из этого правила стал проект EROS (European Research Open System – URL: http://www.numerique.culture.fr/pub-fr/document.html?base=dcollection&id=FR-DC-M6001_003), который курировали французские специалисты из Центра Исследований и реставрации музеев Франции (C2RMF). Цель проекта – создание мультиязычной базы данных, предназначенной для управления всеми видами цифровой информации (данными, документацией, изображениями), создаваемой в отношении предметов из музейных коллекций. БД аккумулировала в себе все аналитические учетные и реставрационные данные, все научные отчеты и публикации, цифровые данные количественного анализа, спектры, графики, химические формулы, все изображения музейных предметов (в т. ч. в УФ, ИК, фотосъемку с направленным светом, изображения электронной микроскопии, панорамную фотосъемку, рентгенограммы, все изображения, собранные за период бытования предметов в музее и т. п.), последние технологические разработки в цифровой сфере и Интернет, включая автоматическое распознавание изображения или содержания текста на предметах. Фактически, модель БД, реализованной в проекте EROS, представляла собой полноценную базу знаний, которая должна была бы сопровождать любую музейную коллекцию и обеспечивать возможность работы с широким набором документации и метаданных, как уже сформированных, так и продолжающих формироваться и характеризующих каждый предмет в отдельности, и коллекцию в целом [125; 126]. При этом комплексы документов и метаданных легко можно было трансформировать в наборы данных (data wrangling), что придавало БД совершенно новое качество – возможность работы с содержащейся в ней информацией методами Data Science. В настоящее время в сети еще можно найти отдельные элементы упомянутой системы («пилотная» коллекция древнегреческой археологии), однако проект в целом в Интернет не представлен.

Подобная идеология автоматизированного управления коллекциями была положена в основу проводившейся в Государственном историческом музее в середине 2000-х гг. Программы информатизации учетно-фондовой работы, в которой заметное место занимала работа с оцифрованными историческими фотографиями и современными электронными изображениями музейных предметов [127]. К сожалению, в 2010 г. работы по данной программе были свернуты.

Вместе с тем, несмотря на переориентацию крупных проектов на web-технологии в профессиональных кругах музейщиков в 2000-е гг. значительно возрос интерес и актуальность использования электронных изображений в качестве основы для автоматизированного исторического и искусствоведческого анализа, виртуальной реставрации и реконструкции, поиска изображений (колористические, композиционные, семантические аналогии), исследований художественной практики и творческого наследия отдельных авторов, аутентификации музейных объектов, определения подлинности, обеспечения безопасности и т. п. [128]. Этот интерес поддерживался профессиональными периодическими изданиями (ACM Journal on Computing and Cultural Heritage, Journal of Mathematics and the Arts), специальными выпусками журналов общего профиля [129; 130; 131], проведением регулярных конференций (конференции EVA, Museums & the Web, Eurographics Computational Aesthetics, CHArt и др.) или специальные проектами [132; 133], деятельностью рабочих групп (DELOS/NSF, группа анализа цифровой живописи (Group. 2009. Digital painting analysis – URL: http://www.digitalpaintinganalysis.org.) и т. д.) и технических комитетов (IAPR TC19 Computer Vision for Cultural Heritage Applications – URL: https://www.cvl.iis.u-tokyo.ac.jp/IAPR-TC19/).

В этот период на новом уровне были продолжены проекты 1990-х гг., связанные с созданием высококачественных электронных изображений, их представлением теперь уже в сетевых ресурсах, предназначенных для специалистов, а также совершенствованием методов изучения музейных объектов на основе электронных изображений и переведенных в цифровую форму технологий мультиспектрального анализа, рентгенографии, развития баз знаний, основанных на электронных изображениях, методов Data Science, в том числе, искусственного интеллекта.

Так, в частности:

- специалисты Национальной Лондонской галереи работали над развитием программного обеспечения (с использованием методов компьютерного моделирования изображений) для оцифровки и изучения рентгенограмм [134]; отрабатывали механизмы послойного изучения живописи от холста-основы до лака на основе компьютерного анализа электронных копий, созданных в ИК-спектре, что позволяло выявлять эволюцию замысла художника [135]; совершенствовали сканирующее оборудование и проводили с его помощью исследования изменений живописных полотен авторами [136]; предлагали методы контроля сохранности и реставрационных процессов предметов музейного хранения [137];

- французские специалисты Центра реставрации музейных коллекций активно включились в решение проблемы представления высококачественных изображений в сети Интернет [138]; разрабатывали и применяли цифровые мультиспектральные фотокамеры для послойного анализа известных картин (в частности, «Джоконды» Леонардо да Винчи [139; 140]);

- хранители нидерландского музея Ван Гога совместно с программистами из Университета Маастрихта использовали методы искусственного интеллекта (измерение дополнительных цветов и фильтр Габора) для анализа набора данных, сформированного из 617 электронных копий картин Ван Гога, для подтверждения гипотезы об изменении художественной техники художника, доказав тем самым возможность применения количественных (статистических) методов для анализа живописи, а также подтвердив объективность полученных результатов. [141; 142];

- сотрудники ЮНЕСКО и крупнейших научных организаций разрабатывали механизмы создания и управления базами знаний музейных коллекций [143], а также поиском изображений по контексту и метаданным изображений [144] и др.

В России подобные разработки велись в основном в реставрационных центрах и осуществлялись со значительно меньшим размахом, обусловленным отсутствием соответствующего оборудования, недостаточностью финансирования музейной сферы и приоритетным вниманием к внедрению информационных технологий в работу с посетителями.

Вопрос практического использования электронных изображений во внутримузейной деятельности был актуализирован в середине 2000-х гг. после трагических событий в Государственном Эрмитаже в связи с поиском способов охранной маркировки и однозначной идентификации предметов музейного хранения. В 2007—2008 гг. в Государственной Третьяковской Галерее под руководством заместителя директора С. А. Хрусталева изучались возможности микро и макрофотосъемки, анализировались результаты известного проекта европейского FingArtPrint, в котором 2D спектральные изображения объединялись с данными, полученными при 3D сканировании поверхности музейных предметов, для формирования уникальных идентифицирующих данных – т.н. «отпечатков пальцев» предметов, которые не могут быть воспроизведены на подделках (URL: https://www.southampton.ac.uk/~km2/projs/fingartprint/index.html). К сожалению, предложения ГТГ не получили поддержки Министерства культуры, и работы были завершены.

Другой проект, осуществленный в конце 2010-х гг. ГМИИ им. А.С. Пушкина совместно с «Группой Эпос», – высококачественная оцифровка музейных коллекций для последующего их представления в сети Интернет – был более успешен. Идеологической основой проекта была мысль, активно разрабатывавшаяся в течение десятилетия в зарубежных музеях, однако для многих музейных специалистов в России нуждавшаяся, как минимум, в вербализации, как максимум, – в продвижении и защите. (Как писал один из руководителей этого проекта В.В. Определенов: «Проблема использования цифровых изображений решается созданием тематических баз данных на основе интернет-технологий, что позволит не только расширить атрибутивную научную базу, но и повысить общий объем доступных коллекций» [145]).

Результатом реализации проекта в ГМИИ стали семь тематических «сайтов-сателлитов» основного ресурса музея, на которых были размещены оцифрованные коллекции («Электронные коллекции» URL: https://www.pushkinmuseum.art/media/e-coll/index.php?lang=ru), и запатентованная технология цифровой съемки, которая не оказывала вредного воздействия на оригиналы и обеспечивала возможность создания высокоточных цифровых архивов картин, графики, рукописей, икон и предметов декоративно-прикладного искусства.

Резюмируя рассмотрение истории применения и изучения электронных изображений в 2000-е гг., стоит обратить внимание на явную неоднородность событий этого десятилетия, выразившуюся в резком расширении и смене парадигм, тематики и объектов исследований (не только реставрация и искусствоведение, но и общая история; не только «плоские» произведения живописи, графики и т. п., но и предметы декоративно-прикладного искусства) и в привлечении специалистов различных профессий (не только реставраторов и/или искусствоведов, но и историков, информатиков, специалистов в области оптических систем и математических методов исследования), и в перераспределении решаемых задач между программными средствами и создаваемым оборудованием. Последний тезис нуждается в комментарии: к примеру, если в начале и середине 2000-х обсуждался вопрос о возможности программной обработки двумерных электронных изображений с целью формирования на их основе 3D моделей [146], то к концу 2000-х гг. эта задача была практически снята в связи с появлением на рынке специализированного сканирующего оборудования и программных комплексов к нему, создававших 3D модели с воспроизведением не только геометрических объемов, но и текстур, и колористических компонентов.

Четвертый этап – 2010-е гг. – настоящее время. Новые возможности сканирующего и фотофиксирующего оборудования и программного обеспечения, использование методов DataScience для анализа электронных изображений.

Особенности историографии создания и изучения электронных изображений предметов музейного хранения, наметившиеся в третьем периоде, получили свое развитие в 2010-е гг.

Среди главных тенденций четвертого периода необходимо отметить:

- расширение тематики исследований электронных изображений: от реставрационных практик, определения авторства/подделок (аутентификации), особенностей художественного метода [147], уточнения датировок [148], до виртуальной археологии [149] – моделирования/реконструкций отдельных предметов и исторической среды их бытования (см, например, материалы конференций: Computer Applications and Quantitative Methods in Archaeology – URL: https://caa-international.org/; Виртуальная археология (Государственный Эрмитаж) – URL: http://www.virtualarchaeology.ru/index.php);

- совершенствование сканирующего оборудования, программных средств, появление и/или приспособление специализированных способов фиксации изображения (структурированное световое сканирование (SLS), компьютерная томография [150; 151; 152; 153], новые методы фотограмметрии (SfM) [154], портативные спектрометры [155] и др.) и их комбинации, гигапиксельная фотография), цифровая ретгенография, платформы для представления электронных изображений (в том числе средствами VR/AR);

- активное использование методов Data Science (визуализации, компьютерного моделирования, компьютерного зрения [156], искусственного интеллекта, технологий работы с большими данными и т.п.) для работы с изображениями музейных предметов и их коллекциями [157; 158; 159];

- перестановку акцентов в изучении музейных предметов с текстовой (описательной) составляющей на изображение/изображения (в том числе распространенность и популярность 3D моделей как средства документирования собраний [160; 161 и др.] и их популяризации (например: The Uffizi Digitization Project – URL: http://www.digitalsculpture.org/florence/main/main_collection – 300 3D моделей скульптур из собрания Галереи Уффици; The Virtual Hampson museum – URL: http://hampson. cast.uark.edu – 3D модели археологических артефактов; Smithsonian X 3D – URL: http://www.3d.si.edu – 3D модели собрания Смитсоновского музея), включая 3D печать [162]), возникновение в IT-индустрии и переосмысление в музейной сфере понятия «цифровых двойников» (Digital Twin) музейных предметов и пространств (Прим. 1) как суррогатов, имитирующих подлинники и т. п.);

- и, наконец, вставший во весь рост вопрос о способах и методах обеспечения сохранности и дальнейшего использования цифрового наследия, включая born-digital произведения искусства и музейные цифровые ресурсы, основу которых составляют как раз электронные изображения предметов музейного хранения [163, 164], количество которых возрастает день ото дня.

Не имея возможности подробно рассмотреть все перечисленные направления, ограничимся упоминанием нескольких материалов и нормативных документов, принятых различными музейными институциями [165; 166] и остановимся на нескольких знаковых проектах, связанных в основном с новыми технологиями получения высококачественных изображений, специализированным программным обеспечением и изучением электронных изображений с применением DS.

Одним из знаковых явлений (тенденций) в части создания высококачественных изображений стала разработка и появление на рубеже 2010-х гг. технологии гигапиксельной панорамной фотосъемки, пионерами применения которой в музеях являются Google/NASA/CMU (Carnegie Mellon University). На сегодняшний день существует несколько аппаратных и программных решений (GigaPan, GigaPixel, GIGAmacro, Photosynth и т. п.), используемых для создания цифровых фотографий и панорам супервысокого разрешения. Формирование этих изображений до сих пор является чрезвычайно трудоемким делом, требующим экспертных знаний, что препятствует широкому применению гигапиксельных изображений в исследовательских целях. Наиболее впечатляющим исключением из этого правила являются проекты документирования археологических памятников, в частности, петроглифов, которые стали осуществляться еще в конце 2000-х – начале 2010-х гг.: например, гигапиксельная фотофиксация петроглифов Саудовской Аравии (GigaPan Imaging – Arabian Rock Art Heritage – URL: http://saudi-archaeology.com/imaging-techniques/gigapan-imaging/; http://www.gigapan.com/gigapans/46668), или создание гигапанорамное изображение плиты на Бесовом Носу, сделанное археологами Эрмитажа (URL: http://www.archaeoglobus.sfu-kras.ru/monument/petroglify-na-besovom-nosu/; http://virtualarchaeology.ru/full/index.php?id=225).

Тем не менее, с начала 2010-х гг. примеры гигапиксельных изображений стали широко представляться в сети в просветительских проектах:

- Zoom Views — Google Art & Culture (URL: https://artsandculture.google.com/project/gigapixels) – 1859 гигапиксельных изображений произведений изобразительного искусства со всего мира;

- в коллекции итальянской компании Halta Definizione (URL: https://www.haltadefinizione.com/image-bank/), специализирующейся на высококачественной гигапискельной оцифровке, совмещенной с 3D-сканированием музейных предметов и архивных коллекций для целей реставрации, консервации и изучения;

- в виртуальной сферической гигапиксельной панораме Сикстинской капеллы Ватикана – URL: https://www.vatican.va/various/cappelle/sistina_vr/index.html;

- виртуальной панораме «Открытие Кремля – виртуальный тур по резиденции Президента России» – URL: http://tours.kremlin.ru/а и т. п.

Середина 2010-х гг. ознаменовалась дальнейшим развитием и совершенствованием технологии гигапиксельной фотосъемки и сканирования. Так, сотрудники Швейцарского федерального института Технологий в Лозанне и компании ARTMYN в 2016 г. представили технологию 5D сканирования, позволяющая «сшивать» в одну модель 100 высокоточных сканов объекта (URL: https://artmyn.com/products/interactive-5d-image/). Сканирование ARTMYN показывает их текстуры и материалы, позволяя «прикоснуться взглядом» к более чем 1,2 млрд пикселей, из которых состоят объекты. Цифровые копии (коллекция в 200 электронных копий музейных предметов – URL: https://www.artmyn.com/explore) можно изучать и анализировать на экране с освещением, расположенным под любым углом, т. е. почти так же, как если бы оригиналы были в руках исследователя. Для представления этих изображений в сотрудничестве с реставраторами изобразительного искусства ARTMYN разработал новый стандарт Digital Condition Reports (DCR), где все особенности художественного произведения могут быть описаны и прокомментированы экспертами и специалистами в очень подробном, технологичном, интерактивном режиме. При этом для этой работы могут быть также использованы ИК и УФ части спектра (имитация мультиспектральной фотосъемки – URL: https://www.artmyn.com/products/multispectral-analysis/). В ходе этой работы программа формирует протокол – цифровой отчет, который является унифицированным и прозрачным способом анализа произведений искусства, представленных на экране. Создаваемые копии могут быть использованы для целей обеспечения безопасности или страхования, поскольку процесс сканирования также генерирует цифровой образ подлинника в видимом и ультрафиолетовом спектре. Таким образом создается тот самый уникальный «портрет» объекта, включающий топографические, отражательные и колориметрические свойства. Технология реагировала на малейшие изменения состояния подлинника, невидимые невооруженным глазом, и, следовательно, данная копия становится гарантией защиты подлинника от подмен.

Не менее впечатляющими были аппаратные решения и прикладное программное обеспечение, которое в начале 2010-х гг. создавали такие известные фирмы-производители сканирующего оборудование, как Cruse, Metis и Microbox.

Первая из них разработала технологию прямой оцифровки живописи без извлечения подлинника из застекленной рамы. Вторая (Metis), развивая технологии для оцифровки документов Секретного архива и книжных памятников Апостольской Библиотеки Ватикана, предложила комплексный формат высококачественных электронных изображений (METIS «MDC») и целый ряд программных приложений для его обработки (URL: https://www.metis-group.com/metis-software), позволяющих из однократно оцифрованного файла получать любые необходимые исследователю электронные изображения – мультиспектральные, рельефные, 3D и т.п., что обеспечивает сохранность подлинника. Третья (Microbox) выпустила на рынок линейку репросистем, дающих возможность получать изображения скрытой информации – филиграней, палимпсестов, спольверо и т. п. (URL: https://book2net.net/ru/produkte/репрографические-системы/), на задействуя для этого специализированное оборудование.

Зимой 2022 г. английские специалисты из Бодлианской библиотеки Оксфорда совместно с инженерами испанской компании Factum Foundation объявили о начале уникального проекта ARCHiOx (Analysis and Recording of Cultural Heritage in Oxford – Анализ и учет культурного наследия Оксфорда – URL: https://oxford.shorthandstories.com/digital-archiox/index.html?fbclid=IwAR2LM19j6iFh1NUgEBddBmU0oZotufAEEs8G0vn2FzF97_dFd2c-TUUwGBs), в рамках которого спроектировано и создано уникальное сканирующее оборудование, позволяющее решать задачи комплексного изучения музейных, архивных и библиотечных объектов (URL: http://blogs.bodleian.ox.ac.uk/theconveyor/archiox-research-and-development-in-imaging/?fbclid=IwAR0wT4zxCOmdvHT5LORdT-Zhyp-n_nyVR5wW0wuzzXzXDLEAqWt91UtV4CA). Характеризуя особенности оборудования и разрабатываемых методов, один из его руководителей проекта Джон Барретт отмечает, что «две современные фотокамеры, применяемые в ARCHiOx, используют разные принципы для записи объема и специально разработаны для захвата текстуры поверхности с низким рельефом. Этот подход наилучшим образом подходит для оцифровки преимущественно плоских, но богатых текстурой оригиналов из коллекций Bodleian». Такая съемка – с высоким разрешением и низким рельефом – является на сегодняшний день уникальной и названа «2.5D», а не 3D. К настоящему времени оборудование прошло успешную апробацию на гравюрах, картографических материалах, печатях, тканях и др. объектах музейного хранения.

Однако второй ведущей тенденцией 2010-х гг. после технологии гигапиксельного сканирования стало использование искусственного интеллекта (ИИ, Artificial Intelligence, AI) для решения различных исследовательских задач, что подтвердила серия семинаров, проведенная в 2019 г. профессиональным сетевым сообществом «Museums+AI» (URL: https://themuseumsai.network/) и опубликованный в феврале 2020 г. отчет о возможностях применения ИИ в музеях [167].

Пожалуй, самым известным проектом в этом направлении является реставрация картины Рембрандта «Ночной дозор», хранящейся в Художественном музее Амстердама Рейксмюсеуме. В процессе проведения работ, который освещался на специальном сайте (URL: https://www.rijksmuseum.nl/en/stories/operation-night-watch), с использованием методов ИИ были созданы два гигапиксельных изображений. Первое было опубликовано в мае 2020 г. Размер копии составил 44,8 гигапикселей. Всего через год этот рекорд был превзойден самими же исследователями, и на сайте музея была представлена самая большая и подробная электронная копия, когда-либо сделанная с произведения искусства. Ее размер составляет 717 гигапикселей, расстояние между соседними пикселями составляет 5 микрометров (0,005 миллиметра), а общий размер файла – 5,6 Тб. (URL: https://www.rijksmuseum.nl/en/stories/operation-night-watch/story/ultra-high-resolution-photo). Для создания этого изображения исследователи использовали 100-мегапиксельную камеру Hasselblad H6D 400 MS, с помощью которой были сделаны 8439 отдельных фотографий размером 5,5 х 4,1 см. Последующее объединение полученных фрагментов в единое изображение осуществлялось при помощи алгоритмов искусственного интеллекта.

Реставрационные работы, выполнявшие в этом проекте с применением самых современных информационных технологий и оборудования, позволили исследователям реализовать несколько научных разработок, среди которых:

- получение изображений с помощью макро X-ray флюорисцентного сканера, показывающих наличие на картине разных цветов и пигментов (в частности, темно синего кобальта), которые не определяются визуально (URL: https://www.rijksmuseum.nl/en/the-first-scan);

– виртуальная реконструкция полного размера картины Рембрандта (URL: https://www.rijksmuseum.nl/en/stories/operation-night-watch/story/artificial-intelligence) [168];

- представление результатов исследований в сети Интернет (https://www.rijksmuseum.nl/en/whats-on/exhibitions/operation-night-watch/story/results-of-the-research) на основе инструментов и стандартов Международной платформы взаимодействия изображений (IIIF – URL: https://iiif.io/), которые позволяют виртуально без потери качества, незаметно и плавно объединять и представлять фрагменты изображения (используя API), хранящиеся физически удаленно друг от друга; сегментировать единые изображения и хранить их разрозненно; описывать/комментировать/аннотировать каждый фрагмент, формируя базы данных, и использовать другие инструменты работы с электронными изображениями [169].

Идеологически близкие проекты использования высококачественных электронных изображений музейных предметов для целей цифровой реставрации и/или изучения с использованием методов DS, машинного обучения, искусственного интеллекта, компьютерного зрения и т.п. реализуются в Австрии (цифровая реставрация колористического решения панелей Климпта [170]); США (цифровая реставрация голландского натюрморта XVII в. [171], атрибуция картины «Спаситель мира» [172; 173], изучение створок полиптиха братьев Ван Эйк (Гентского алтаря – URL: http://closertovaneyck.kikirpa.be) [174]; разработка технологии установления авторства полотен с вероятностью до 96% [175; 176] и др.

Вместе с тем применение AI для изучения музейных предметов, и в частности, объектов живописи, не так однозначно. К примеру, осенью 2021 г. в профессиональном интернет-издании The Сonversation была опубликована дискуссионная статья специалиста по средневековому изобразительному искусству Сони Дриммер о том, действительно ли AI помог в изучении Гентского алтаря, восстановлении «Ночного дозора» Рембрандта, картин Пикассо и т. п., как об этом пишут разные издания и специалисты, полагаясь на заявления сотрудников компании Oxia Palus, принимавшей участие в работе над этими проектами, или это лишь отвлекающий маневр, прикрывающий амбициозными проектами менее благостные направления применения AI [177]. Представляется, что опасения, высказанные автором, небеспочвенны, а вопрос о ценности AI как метода исследований в области истории искусства и искусствоведения сформулирован достаточно жестко и требует осмысления.

Авторы настоящей статьи придерживаются осторожных оценок и полагают, что AI пока дает возможность интенсифицировать применение многих традиционных методов технико-технологического анализа, а разработка оригинальных исследовательских методик изучения произведений искусства с помощью AI – дело будущего.

Третья тенденция 2010-х в области работы с изображениями – разработка платформ визуального поиска в коллекциях историко-культурного наследия – активно реализуется во всем мире (например: Art-UK; Japanese Woodblock Print Search; PHAROS; а также Google Arts & Culture initiatives и др.). Так, весной 2020 г. в Великобритании стартовал проект Deep Discoveries («Глубокие открытия») (URL: https://tanc-ahrc.github.io/DeepDiscoveries/index.html), цель которого — разработка «визуального поиска», основанного на применении одного из методов искусственного интеллекта: сопоставлении похожих изображений с учетом их визуальных характеристик (цвет, рисунок, форма). Проект направлен на создание поисковой платформы компьютерного зрения, которая может идентифицировать и сравнивать изображения в масштабах всех оцифрованных коллекций, хранящихся в Англии. Аналогичный проект реализуется сотрудниками Норвежского национального музея [178].

А группа исследователей из Microsoft и Массачусетского технологического института (MIT) в проекте MosAIc (презентация проекта — URL: https://microsoft.github.io/art/) усложнила задачу и создает систему для поиска взаимосвязей между предметами искусства из различных культур и эпох, что позволяет отследить во времени процесс культурного обмена между различными территориями (URL: https://microsoft.github.io/art/app/%3Fid%3DMTk0MTEz).

В России применение специализированных технологий получения электронных изображений высокого разрешения по-прежнему сконцентрировано в области реставрации и технико-технологического изучения музейных предметов. Однако в последнее десятилетие стали появляться немногочисленные совместные работы музейных сотрудников и специалистов научных организаций, специализирующихся на современных методах мультиспектральной макрофотосъемки и информационных технологий. Несколько подобных исследований проведено сотрудниками ГИМ, Института космических исследований РАН и Национального исследовательского центра «Курчатовский институт» [179; 180].

Описания уже реализованных или выполняемых в настоящее время проектов можно продолжать, но представляется, что и приведенных примеров достаточно, чтобы подтвердить правильность вывода, сделанного целевой группой европейского проекта EuropeanaTech AI for GLAMs и опубликованного осенью 2021 г. в аналитическом отчете об основных направлениях применении AI в музейной деятельности [181], в котором в качестве наиболее востребованных технологий для музейного сообщества в настоящее время названы технологии создания высококачественных электронных изображений и работы с оцифрованными коллекциями, в том числе с применением методов Data Science.

Подводя итог рассмотрению истории разработки систем создания электронных изображений предметов музейного хранения и их (электронных изображений) применения во внутримузейной деятельности (в области реставрации, консервации, каталогизации, научных исследований, публикации и т. п.), авторы свели в одну таблицу (Таблица № 1, ч. 1-3) критерии, послужившие основой для выделения хронологических периодов, и результаты, достигнутые в ходе каждого из них. Содержание ячеек Таблицы наглядно демонстрирует поступательное развитие техники, технологий и методов использования электронных изображений, при котором на каждом следующем этапе эволюции сохранялись те достижения, которые были сделаны на предыдущих, появлялись новые методологические, технические и технологические решения, позволяющие расширять круг музейных предметов, для которых создаются электронные изображения, а также совершенствовать методики их изучения.

Таблица № 1. Эволюция техники и технологии создания электронных изображений предметов музейного хранения, форматов сжатия, целей использования ЭИ.

Ч. 1: Технические и технологические аспекты tabl1_3

Таблица № 1 . Эволюция техники и технологии создания электронных изображений предметов музейного хранения, форматов сжатия, целей использования ЭИ

Ч. 2: Объекты оцифровки, организации, проектыtabl1_2Таблица № 1 . Эволюция техники и технологии создания электронных изображений предметов музейного хранения, форматов сжатия, целей использования ЭИ.

Ч. 3: Цели создания и использования электронных изображений; пользовательская аудитория tabl1_3

Завершая изложение результатов проведенного историографического исследования, авторы считают необходимым подчеркнуть, что:

- поставленная историографическая проблема далеко не исчерпана и заслуживает более углубленного изучения и описания в историческом контексте как на основе привлечения и анализа широкого комплекса уже выявленных источников, так и с привлечением результатов мониторинга и исследований современных тенденций и практик, реализуемых в различных проектах;

- предложенная периодизация носит дискуссионный характер и может быть скорректирована под влиянием вновь выявленных фактов и научных публикаций.

В любом случае изучение цифровой трансформации методов технико-технологического анализа музейных предметов, которая произошла во второй половине XX – начале XXI вв., а также исследование истории конструирования и развития оборудования, предназначенного для создания высококачественных электронных изображений, специализированных программных приложений и внедрения методов Data Sсience во внутримузейную деятельность (реставрационные процессы, атрибуцию, экспертизу подлинности, обеспечение сохранности и безопасности музейных коллекций, искусствоведческие исследования и т.п.) представляется чрезвычайно перспективным направлением, а знание историографии, содержания, технических и технологических решений, результатов и выводов, полученных в наиболее значимых проектах, способно помочь исследователям оптимизировать дальнейший научный поиск.

Примечания

1. «Для сохранения культурного наследия … нам нужно уметь полностью воссоздавать объект историко-культурного наследия в цифре, используя различные технологии оцифровки, максимально достоверно и полно, и даже прогнозировать, что с ним будет происходить с течением времени. А еще лучше - наблюдать за объектом, в том числе в хранилище, смотреть за изменением его состояния. Для некоторых экспонатов мы и сейчас постоянно ведем такой частичный мониторинг с периодичностью раз в полгода или реже». Цит. по: Мельник Ольга. Интервью: «Владимир Определёнов: «Самая большая сложность в том, что мы пытаемся оцифровывать аналоговые процессы» // IT World. 31.03.2021.

Очевидно, что В. Определенов путает 3D-модель объекта и базу данных по управлению подлинниками музейных предметов, куда модель может быть интегрирована в качестве иллюстрации. Отражение в модели изменений, происходящих в самом предмете в процессе его бытования (в том числе в музее) (мониторинг состояния), осуществляется либо с помощью повторного создания и обновления модели (что довольно трудоемкий и капиталозатратный процесс, отнюдь не безопасный для сохранности самого предмета), либо на основе информации, задокументированной хранителями. В любом случае идея не нова, она уже была реализована в описанной выше системе EROS и детально проработана в Программе информатизации учетно-фондовой работе ГИМ.

Библиография
1. Федеральный закон от 26.05.1996 № 54-ФЗ (ред. от 11.06.2021) «О Музейном фонде Российской Федерации и музеях в Российской Федерации» (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.07.2021)
2. Смит Б., Руководитель отдела Культурного наследия, Генеральная дирекция по вопросам Информационного общества, Европейская Комиссия. «Координация национальных программ оцифровки культурного наследия» // Материалы 4-й международной конференции EVA’2001. Москва. 2001. 186 с.
3. Кузьмин Е.И. MINERVA PLUS – проект европейской комиссии в России // Библиотечное дело. Архив журналов. № 7 (19)’04. URL: http://www.bibliograf.ru/issues/2004/7/26/49/99/ (дата обращения: 18.07.2022)
4. Technical Guidelines for Digital Cultural Content Creation Programmes // URL: http://www.minervaeurope.org /interoperability/technicalguidelines.htm (дата обращения: 18.07.2022)
5. Оцифровка: ландшафт стандартов для европейских музеев, архивов, библиотек/ Публикация Рабочей группы 3 «Исследование стандартов и подготовка рекомендаций» проекта ATHENA // Текст подготовлен: Gordon McKenna, Collections Trust (UK); Chris De Loof, Royal Museums of Art and History (Belgium). Перевод: Н. Браккер. Ред. перевода: Л. Куйбышев. ATHENA EC Project, 2009; Центр ПИК, 2010 – 52 с. URL: https://docs.yandex.ru/docs/view?tm=1657013895&tld=ru&lang=ru&name=standards_landscape.pdf&text=www.minervaeurope.org&url=https%3A%2F%2F1604.ru%2Fdata%2Ffiles%2Fstandards_landscape.pdf&lr=213&mime=pdf&l10n=ru&sign=33326793f251cf6daa8bef86bbf764d0&keyno=0&nosw=1&serpParams=tm%3D1657013895%26tld%3Dru%26lang%3Dru%26name%3Dstandards_landscape.pdf%26text%3Dwww.minervaeurope.org%26url%3Dhttps%253A%2F%2F1604.ru%2Fdata%2Ffiles%2Fstandards_landscape.pdf%26lr%3D213%26mime%3Dpdf%26l10n%3Dru%26sign%3D33326793f251cf6daa8bef86bbf764d0%26keyno%3D0%26nosw%3D1 (дата обращения: 18.07.2022)
6. The EVA Conferences Publications (Electronic Information, the Visual Arts and Beyond, now Electronic Visualisation and the Arts) // URL: http://www.eva-london.org/publications/ (дата обращения: 18.07.2022)
7. Некоммерческое партнёрство «Автоматизация деятельности музеев и информационные технологии» АДИТ // URL: https://www.adit.ru/ru/ (дата обращения: 18.07.2022)
8. Актуальные вопросы музеологии и практика музейного менеджмента в XXI веке: Аналитическая записка / Автор-составитель: Е. Н. Мастеница (Санкт-Петербургский государственный университет культуры и искусства, Российская Федерация). ЮНЕСКО, 2014; Российский комитет Международного совета музеев (ИКОМ России), 2014. 26 с.
9. Museum. 1970–1971. Vol. XXIII. № 1. Museums and computers // URL: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000127370
10. Museum. 1978. Vol. XXX. № 3–4. Museums and computers // URL: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000127275
11. Chenhall R.G., Homulos P. Museum data standards // January/December 1978. URL: https://doi.org/10.1111/j.1468-0033.1978.tb02138.x (в русском переводе: Чинхолл Р. Музейная каталогизация и ЭВМ: Пер. с англ. М: Мир, 1983).
12. Асеев Ю.А., Поднозова И.П., Шер Я.А. Каталогизация музейных коллекций и информатика // Современный художественный музей. Проблемы деятельности и перспективы развития: Сб. научных трудов ГРМ. Л.: ГРМ. 1980.
13. Гук Д.Ю. Источники виртуальных знаний о музейных коллекциях // Развитие и сохранение электронного культурного и научного наследия: материалы конференции EVA 2012. Электронные данные М., 2012: Центр ПИК. 1 электрон. опт. диск (CD-ROM). URL: https://web.archive.org/web/20220320062613/https://eva.rsl.ru/ru/2012/report/list/1074. (дата обращения: 18.07.2022).
14. Гук Д.Ю. Культурное наследие в цифровом пространстве // Санкт-Петербург: Издательство «Государственный Эрмитаж». 2021. 94 с. ISBN 978-5-93572-942-4. EDN NFUDNJ.
15. Браккер Н.В. Оцифровка и доступ к культурному наследию. Европейские проекты // Культурное многообразие в едином информационном пространстве: Тезисы Девятой ежегодной конференции АДИТ’2005 (Казань, 30 мая – 3 июня 2005 г.) с. 33– 37.
16. Ноль Л.Я. Информационные технологии в деятельности музея: учебное пособие для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности 021000 Музеология / Федер. агентство по образованию, Гос. образовательное учреждение высш. проф. образования Рос. гос. гуманит. ун-т. Москва: издательский центр Российского государственного гуманитарного университета, 2007. 203 с.: ил., табл. ISBN 978-5-7281-0966-2
17. Тайляшева А.О. Интернет технологии в деятельности современного музея // Молодежь и наука: сборник материалов IХ Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых с международным участием, посвященной 385-летию со дня основания г. Красноярска. Красноярск: Сибирский федеральный ун-т, 2013. URL: http://conf.sfu-kras.ru/sites/mn2013/section092.html (дата обращения: 18.07.2022)
18. Клементьева Н.В. Информационные технологии в современном музейном пространстве // Научное обозрение. 2018. № 1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/informatsionnye-tehnologii-v-sovremennom-muzeynom-prostranstve (дата обращения: 18.07.2022)
19. Макушева О.Н., Щербинин Г.А. Информационные технологии в музейном деле // Молодой ученый. 2019. № 52 (290). с. 439–440. URL: https://moluch.ru/archive/290/65908/ (дата обращения: 18.07.2022)
20. Цифровое пространство музея. Сборник статей о цифровом опыте посетителя в современном музее // Политехнический музей. URL: https://polytech.bm.digital/exhibition/803131926986908504/tsifrovoe-prostranstvo-muzeya (дата обращения: 18.07.2022)
21. Гук Д.Ю. Документирование археологических раскопок в цифровую эпоху // Историческая информатика. 2018. № 2. с. 101–114. DOI: 10.7256/2585-7797.2018.2.26811 URL: https://nbpublish.com/library_read_article.php?id=26811 (дата обращения: 18.07.2022)
22. Шер Я. А. О создании кибернетического фонда археологических источников с автоматическим поиском информации // Материалы и исследования по археологии СССР (МИА). 1965. № 129. с. 326–330.
23. Шер Я.А. Первые шаги отдела музейной информатики в Эрмитаже (1975–1985 гг.). // Информационные технологии в музее. Вып. 2. СПб: 2006. с. 4–9.
24. Шер Я.А. Алгоритм распознавания стилистических типов в петроглифах (к теории стиля в первобытном искусстве) // Математические методы в историко-экономических и историко-культурных исследованиях. М.: Наука. 1977. с. 127–143.
25. La Fondazione Vittorio e Piero Alinari // URL: http://www.fondazionealinari.it/contenuti/concorso-fotografico/47 (дата обращения: 18.07.2022)
26. Museo Nazionale di Fotografia F.lli Alinari // URL: http://museumsinflorence.com/musei/alinari.html (дата обращения: 18.07.2022)
27. Scala Photographic Archives // URL: http://www.scalarchives.com/web/index.asp (дата обращения: 18.07.2022)
28. Сидорина Т.В. Ретроконверсия слайдотеки Фотоотдела ГИМ // в сб.: Информатизация учетно-фондовой работы. Сборник статей. Труды ГИМ. М. 2008. с. 117–122.
29. Грач А.Д. По поводу рецензии Л.Р. Кызласова // Советская археология. 1965. № 3. с. 302–306.
30. Vasari Research Centre for Art and Technology Equipment Upgrade // URL: https://gtr.ukri.org/projects?ref=AH%2FV012002%2F1#/tabOverview (дата обращения: 18.07.2022)
31. VASARI: Visual Arts System for Archiving and Retrieval of Images // URL: https://www.southampton.ac.uk/~km2/projs/vasari/ (дата обращения: 18.07.2022)
32. Saunders D., Cupitt J. Image processing at the National gallery: The VASARI project // National Gallery Tech. Bulletin. 1993. Vol. 14. Pp. 72–85.
33. Cupitt J., Martinez K. VIPS: an image processing system for large images // Electronic Imaging. 1996. URL: https://www.semanticscholar.org/paper/VIPS%3A-an-image-processing-system-for-large-images-Cupitt-Martinez/45cebbc52bcb971885d5925c86b85a26826199fa (дата обращения: 18.07.2022)
34. Saunders D. Colour Change Measurement by Digital Image Processing // National Gallery Technical Bulletin. 1988. Vol. 12. Pp. 66–77. URL: http://www.nationalgallery.org.uk/technical-bulletin/saunders1988 (дата обращения: 18.07.2022)
35. Burmester A., Cupitt J., Derrien H., Dessipris N., Hamber A., Martinez K. et al. The examination of paintings by digital image analysis // Proc. 3rd Int. Conf. Non-Destructive Testing Microanalytical Methods and Environmental Evaluation for Study and Conservation of Works of Art. 1992. Pp. 201–214.
36. Calmes A.R., Miller E.A. Registration and comparison of images obtained at different times for ageing studies of the U.S. constitution // Proc. Soc. Photo-Optical Instrum. Eng. 1988. Vol. 901. Pp. 61.
37. Propositions for the Future: Museum Data Standards // Museum. 1978. № 30 (3/4). Pp. 205–212. URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1755-5825.1978.tb02059.x (дата обращения: 18.07.2022)
38. Art & Architecture Thesaurus® Online // The Getty Research Institute. URL: https://www.getty.edu/research/tools/vocabularies/aat/ (дата обращения: 18.07.2022)
39. Iconclass Illustrated Edition // ICONCLASS. URL: https://iconclass.org/help/about (дата обращения: 18.07.2022)
40. Thesaurus iconographique: système descriptif des représentations / François Garnier,... ; [publ. par le] Ministère de la culture, Direction du patrimoine, Direction des musées de France, Service Informatique // BNF Gallica. URL: https://gallica.bnf.fr/ark:/12148/bpt6k33231071.texteImage# (дата обращения: 18.07.2022)
41. Després-Lonnet M. Digital Heritage, from Inventory to Exhbition: The Paths of the Joconde Database // Culture et Musees. Pp. 19–38. // URL: https://www.researchgate.net/publication/298852604_Digital_Heritage_from_Inventory_to_Exhbition_The_Paths_of_the_Joconde_Database (дата обращения: 18.07.2022)
42. The British Museum – Merlin Collections Management // System Simulation. URL: https://www.ssl.co.uk/ixbin/indexplus?record=pro100 (дата обращения: 18.07.2022)
43. Lipp A. Towards The Electronic Kunst und Wunderkammer: Spinning on the European Museums Network EMN. // Visual Resources. 1994. № 10. Vol. 2. Pp. 101–118. DOI: 10.1080 / 01973762.1994.9658274
44. Постановление Совмина СССР от 10.01.1991. № 28 «Вопросы международного консорциума «Шедевры искусства» // Библиотека нормативно-правовых актов СССР. URL: http://www.libussr.ru/doc_ussr/usr_17981.htm; https://docs.cntd.ru/document/765702535 (дата обращения: 18.07.2022)
45. Киссель О.М. Музейный посетитель и современные образовательные технологии. Опыт Государственного Русского музея // Материалы конференции EVA’98-Москва. URL: https://refdb.ru/look/2952029.html (дата обращения: 18.07.2022)
46. Киссель О., Потапенко Н. Эволюция музейного мультимедиа: опыт Русского музея // Сайт Русского музея Санкт-Петербурга, 2007. URL: http://www.rusmuseum.ru/files/teoria_3.pdf (дата обращения: 18.07.2022)
47. Юмашева Ю.Ю. История, музеи, архивы: взгляд с помощью Multimedia // «Круг идей: модели и технологии исторической информатики». Труды III Конференции Ассоциации «История и компьютер» / Отв. ред. Л.И. Бородкин, В.С. Тяжельникова. М., 1996. с. 334–342.
48. Шер Я.А., Новоженов В.А., Смирнов Д.А. Компьютерный банк данных «Петроглифы Центральной и Средней Азии» (общая концепция и основные структуры) // Современные проблемы изучения петроглифов. Кемерово: Изд-во КемГУ. с. 48–60.
49. Перцев Д.Г. От виртуальной галереи к базам знаний // Доклад на конференции АДИТ’2006. URL: https://textarchive.ru/c-2268736.html (дата обращения: 18.07.2022)
50. Saunders D., Cupitt J. Image Processing at the National Gallery: The VASARI Project // National Gallery Technical Bulletin. 1993. Vol 14. Pp. 72–85. URL: http://www.nationalgallery.org.uk/technical-bulletin/saunders_cupitt1993 (дата обращения: 18.07.2022)
51. Сильченко Т.Н. Исследование картин рентгеновскими и ультрафиолетовыми лучами // В кн.: Реставрация и исследование художественных памятников. М. 1955. с. 6–21.
52. Эрастов Д.П. Основные методы фотографического выявления угасших текстов // М.; Л.: изд-во Академии наук СССР, 1958. 52 с.
53. Башмакова Л.И. Рентгенографическое исследование произведений живописи. Сообщения/ ВЦНИЛКР. М. 1971. т. 27. с. 2–26.
54. Технология, исследование и хранение произведений станковой и настенной живописи / Под. ред. Гринберга Ю.И. М.: Изобразительное искусство. 1987. с. 89–117
55. Sartori A., Lazzeretti L. Digitization of Cultural Heritage and Business Model Innovation: The Case of the Uffizi Gallery in Florence. Il Capitale Culturale // «Il capitale culturale». XIV (2016). Pp. 945–970. ISSN 2039–2362 DOI: http://dx.doi.org/10.13138/2039-2362/1436. URL: https://www.researchgate.net/publication/311679700_Digitization_of_Cultural_Heritage_and_Business_Model_Innovation_The_Case_of_the_Uffi_zi_Gallery_in_Florence (дата обращения: 18.07.2022)
56. Imai F.H., Berns R.S. Spectral estimation using trichromatic digital cameras // Proceedings of the Internat. Symposium on Multispectral Imaging and Color Reproduction for Digital Archives: Society of Multispectral Imaging of Japan. Chiba. 1999. Pp. 42–48.
57. Saunders D., Burmester A., Cupitt J.R., Raffelt, L. Recent applications of digital imaging in painting conservation: transportation, colour change and infrared reflectographic studies // Studies in Conservation. 2000 № 45. Pp. 170-176.
58. Image processing for museums // in «Interacting with Images». New York: Wiley. 1994. Pp. 133–147.
59. Cappellini V., Abrardo A., Lunghi M., Nozzoli A., Mecocci A., Cassazza O., Rocco P. De. Colour Certification by Broad Band // Electronic Imaging and the Visual Arts, Part 1. Sunderland J. (ed.) Psychology Press. 1997. Pp. 15–24. URL: https://books.google.ru/books?id=gMQh7ZGVDtEC&pg=PA16&lpg=PA16&dq=The+MUSA+project+Uffizi+Gallery&source=bl&ots=VD579FguOE&sig=ACfU3U14YposmtKMPOfJkmCz4prHEQmNRg&hl=ru&sa=X&ved=2ahUKEwiG_dynz-b4AhURVPEDHTYPAakQ6AF6BAgmEAM#v=onepage&q=The%20MUSA%20project%20Uffizi%20Gallery&f=false (дата обращения: 18.07.2022)
60. Sunderland J. (ed.) Electronic Imaging and the Visual Arts, Part 1. Psychology Press, 1997. 80 p.
61. Lahanier Ch., Dufresne J.-L., Pillay R. Acohir: a system for 3d digitization applied to conservation and research imaging // URL: https://www.researchgate.net/publication/228724199_Acohir_a_system_for_3d_digitization_applied_to_conservation_and_research_imaging/citation/download. (дата обращения: 18.07.2022)
62. Waal H. van de. ICONCLASS: An Iconographical Classifocation System // Completed and edited by L.D. Couprie with E. Tholen, G. Vellkoop. Amsterdam and New York: North-Holland Publishing Company. 1973–1985.
63. Lahanier Ch., Aubert M. Computer image systems in Europe (NARCISSE). 2005 // URL: https://www.archimuse.com/publishing/ichim93/lahanier.pdf (дата обращения: 18.07.2022)
64. Cupitt J., Martinez K., Saunders D. Methodology for art reproduction in color: The MARC project // Computer History Art. 1996. Vol. 6. Pp. 1–20.
65. Dunkerton J., Penny N. The Infra-red Examination of Raphael’s «Garvagh Madonna» // National Gallery Technical Bulletin. 1993. Vol. 14. Pp. 6–21. URL: http://www.nationalgallery.org.uk/technical-bulletin/dunkerton_penny1993 (дата обращения: 18.07.2022)
66. Billinge R., Campbell L. The Infra-red Reflectograms of Jan van Eyck’s Portrait of Giovanni(?) Arnolfini and his Wife Giovanna Cenami(?) // National Gallery Technical Bulletin. 1995. Vol. 16. Pp. 47–60. URL: http://www.nationalgallery.org.uk/technical-bulletin/billinge_campbell1995 (дата обращения: 18.07.2022)
67. Keith L., Roy A. Giampietrino Boltraffio and the influence of Leonardo // National Gallery Technical Bulletin. 1996. Vol. 17. Pp. 4–19. URL: https://www.nationalgallery.org.uk/research/research-resources/technical-bulletin/giampietrino-boltraffio-and-the-influence-of-leonardo (дата обращения: 18.07.2022)
68. Flämische Barockmalerei. Flemish Baroque Painting. Meisterwerke der Alten Pinakothek München / Masterpieces of the Alte Pinakothek München. Herausgegeben von den Bayerischen Staatsgemäldesammlungen. Mit Texten von Andreas Burmester, Lars Raffelt, Konrad Renger, George Robinson und Susanne Wagini. Published by Hirmer Verlag (1996). ISBN 10: 3777470309 ISBN 13: 9783777470306
69. Saunders D., Cupitt J., White C., Holt S. The MARC II Camera and the Scanning Initiative at the National Gallery // National Gallery Technical Bulletin. Vol. 23. Pp. 76–82. URL: http://www.nationalgallery.org.uk/technical-bulletin/saunders_cupitt_white_holt2002 (дата обращения: 18.07.2022)
70. Cupitt J. Martinez K. Image processing for Museums // Interacting With Virtual Environments (Wiley Professional Computing). John Wiley. 1994. Pp. 133–147.
71. Cupitt J., Saunders D., Martinez K. Digital imaging in European museums // Electronic Imaging. 1997. URL: https://www.semanticscholar.org/paper/Digital-imaging-in-European-museums-Cupitt-Saunders/2816cc3896e99e51f7596771d41f2b041bc272c8 (дата обращения: 18.07.2022)
72. Martinez K., Cupitt J., Saunders D., Abbood A., Chahine H. Applications of high quality digital images of art // Computers and the History of Art. 1997. № 7. Vol. 2. Pp. 87–98.
73. Maitre H., Schmitt F., Lahanier C. 15 years of image processing and the fine arts // Proc. IEEE Int. Conf. Image Processing. 2001. Vol. 1. Pp. 557–561.
74. Martinez K., Cupitt J., Saunders D., Pillay R. Ten years of art imaging research // Proc. IEEE. Jan. 2002. Vol. 90. No. 1. Pp. 28–41. DOI: 10.1109/5.982403.
75. Сингатулин Р.А. Фотограмметрические технологии в археологии (краткий исторический очерк) // Исторические, философские, политические и юридические науки, культурология и искусствоведение. Вопросы теории и практики. Тамбов: Грамота. 2013. № 3 (29): в 2-х ч. Ч. I. с. 148–152. ISSN 1997-292X. URL: https://www.gramota.net/materials/3/2013/3-1/41.html (дата обращения: 18.07.2022)
76. ГОСТ Р 51833-2001. Фотограмметрия. Термины и определения.
77. Walker S. Digitally Photogrammetry Workstations 1992–1996 // International Archive of Photogrammetry and Remote Sensing. Vienna. 1996. Vol. XXXI. Part B2. Pp. 384–395.
78. Яритц Г., Шух Б. Проект базы данных «REAL» по изобразительным источникам // Информационный бюллетень Ассоциации «История и компьютер». Спец. выпуск «Новые информационные технологии в исторических исследованиях и образовании» (Тезисы Международного семинара. Ужгород. 11–14 июня 1992 г.). URL: https://aik-hisc.ru/static/pdfs/Бюллетень_АИК/Бюллетень_АИК_7/Бюллетень_АИК_7.pdf (дата обращения: 18.07.2022)
79. Fikfak J., Jaritz G. (eds.) Image Processing in History: Towards Open Systems // Halbgraue Reihe zur historischen Fachinformatik. A16. St. Katharinen. Scripta Mercaturae Verlag. 1993.
80. Jaritz G. Computergestüzte Bildanalysen in der Geschichte mittelalterlichen Alltags // Österreich in Geschichte und Literatur. 1995. Pp. 156–161.
81. Granger S. Remote access to museum archives // 1993. URL: https://www.semanticscholar.org/paper/Remote-access-to-museum-archives-Granger/236f4330f4df71c1fa10b28525e7e1bf974a73e3 (дата обращения: 18.07.2022)
82. Bescós J. et al. RAMA – Remote Access to Museums Archives // Broadband Islands. 1994. URL: https://www.semanticscholar.org/paper/RAMA-Remote-Access-to-Museums-Archives-Bescós-Sanchez/e2982d59836ae5ee330ab2b859ecb8359bafc701 (дата обращения: 18.07.2022)
83. Starre J.H. E. van der. Visual Arts Network for the Exchange of Cultural Knowledge (VAN EYCK) // Proceedings of the International Cultural Heritage Informatics Meeting (ICHIM). 1993. URL: https://www.semanticscholar.org/paper/Visual-Arts-Network-for-the-Exchange-of-Cultural-Starre/06fcf1afa0a89df46649bbb6963c7e05ec374ea3 (дата обращения: 18.07.2022)
84. The Viseum project // The University of Southampton. URL: https://www.southampton.ac.uk/~km2/projs/viseum/ (дата обращения: 18.07.2022)
85. Images // IIPImage. URL: https://iipimage.sourceforge.io/documentation/images/ (дата обращения: 18.07.2022)
86. ISO/IEC 10918-1:1994. Information technology – Digital compression and coding of continuous-tone still images: Requirements and guidelines // ISO. URL: https://www.iso.org/standard/18902.html (дата обращения: 18.07.2022)
87. Маневич Г.М. Метаданные и музейные электронные каталоги // EVA’99, Материалы конференции. М. 1999. URL: https://textarchive.ru/c-1700287.html (дата обращения: 18.07.2022)
88. Мееров К.А., Кузьмина Е.С., Лукашева Н.Г. Технологические и лингвистические стандарты как основа межмузейного взаимодействия // EVA’99. Материалы конференции. М., 1999. URL: https://rykovodstvo.ru/exspl/129059/index.html (дата обращения: 18.07.2022)
89. Кузьмина Е.С. Международные информационные системы описания музейных предметов на основе компьютерных изображений // АДИТ’99, Тезисы докладов. Ярославль, 1999.
90. Мееров К.А. Российский узел регистрации компьютерных изображений ISO RU1095 // АДИТ. 2000. URL: http://u0705230.plsk.regruhosting.ru/rus/publication/web/paper.asp?nomer=%C02000054 (дата обращения: 18.07.2022)
91. Мееров К.А. Регистрационный Узел Музейных Изображений России (РУМИР) – проект для всех // АДИТ. 2001. URL: http://u0705230.plsk.regruhosting.ru/rus/publication/web/paper.asp?nomer=%C02001074 (дата обращения: 18.07.2022)
92. Проект «РУМИР: Регистрационный Узел Музейных Изображений России» // АДИТ. URL: http://u0705230.plsk.regruhosting.ru/rus/project/RYMIR/default.htm (дата обращения: 18.07.2022)
93. Якимова Е. Музейный предмет на экране компьютера: Формирование компьютерного изображения для электронного каталога путем видеоввода // Мир музея. 1996. № 5 (151) сентябрь–октябрь. с. 24–27.
94. Камертон. Аннотированный каталог неигровых электронных изданий (CD-ROM) // Автор-составитель Ю.Ю. Юмашева. М.: Кордис&Медиа. 2001. 246 с.
95. Камертон. Аннотированный каталог неигровых электронных изданий (CD-ROM) // Автор-составитель Ю.Ю. Юмашева. М.: Кордис&Медиа. 2002. 202 с.
96. Maevski G., Borodkin L. Russian Art of the 20th Century in Electronic Media // Digital arts and culture 1998. URL: http://cmc.uib.no/dac98/papers/maevski.html
97. Petkovic D., Niblack W., Flickner M., Steele D., Lee D., Yin J., Hafner J., Tung F., Treat H., Dow R., Gee M., Vo M., Vo P., Holt B.J., Hethorn J., Weiss K., Elliott P.J., Bird C.L. Recent applications of IBM’s query by image content (QBIC) // SAC 96. URL: https://www.semanticscholar.org/paper/Recent-applications-of-IBM%27s-query-by-image-content-Petkovic-Niblack/497f2bad1d9265c10f8608f46fa3dca3b70fd7e8 (дата обращения: 18.07.2022)
98. Pass G., Zabih R. Comparing images using joint histograms // Journal of Multimedia Systems. 1999. № 7. Pp. 234–240.
99. Del Bimbo A., Mugnaini M., Pala P., Turco F. Visual querying by color perceptive regions // Pattern Recognition. 1998. № 31. Vol. 9. Pp. 1241–1253. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0031320397001647?via%3Dihub
100. Corridoni J. M., Del Bimbo A., Pala P. Retrieval of paintings using effects induced by color features // Proc. IEEE Int. Workshop on Content-Based Access of Image and Video Database. 1998. Pp. 2–11.
101. Stanchev P., Green Jr. D., Dimitrov B. High Level Color Similarity Retrieval // J. Inf. Theories Appl. 2003. № 10. Pp. 363–369.
102. Barla P., Breslav S., Thollot J., Sillion F., Markosian L. Stroke pattern analysis and synthesis // Computer Graphics Forum (Proc. of Eurographics). 2006. № 25. Pp. 663–671.
103. Carson Chad & Belongie, Serge & Greenspan, Hayit & Malik, Jitendra. Blobworld: Image segmentation using Expectation-Maximization and its application to image querying // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1999. 24. 10.1109/TPAMI.2002.1023800.
104. Yelizaveta M., Tat-Seng C., Aristarkhova I. Retrieval of paintings based on concepts defined in art history // Proc. International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT’04). 2004.
105. Keren D. Painter Identification Using Local Features and Naive Bayes // Proc. 16th Int. Conf. on Pattern Recognition (ICPR’02). 2002. Vol. 2. Pp. 474–477.
106. Kobayasi M., Muroya T. A spatial wave-length analysis of coarseness or fineness of color variation in painting arts // Pattern Recognition Letters. 2003. № 24. Pp. 1737–1749.
107. Lewis P.H., Martinez K., Abas F.S., et al. An integrated content and metadata based retrieval system for art // IEEE Trans. on Image Processing. 2004. № 13. Vol. 3. Pp. 302–313.
108. Kushki A., Androutsos P., Plataniotis K., Venetsanopoulos A.N. Retrieval of images from artistic repositories using a decision fusion framework // IEEE Trans. on Image Processing. 2004. № 13. Vol. 3. Pp. 277–292.
109. Cotte P., Dupouy M. Crisatel High Resolution Multispectral System // PICS 2003: The PICS Conference, An International Technical Conference on The Science and Systems of Digital Photography, including the Fifth International Symposium on Multispectral Color Science, May 13, 2003. Rochester. NY. USA. Pp. 161–165. URL: https://www.researchgate.net/publication/220865251_Crisatel_High_Resolution_Multispectral_System (дата обращения: 18.07.2022)
110. Schmitt F., Aitken G., Alquié G., Brettel H., Chouikha B. et al. CRISATEL Multispectral Imaging System // 10th Congress of the International Colour Association AIC’05. Granada. Spain. 2005. URL: https://www.researchgate.net/publication/271074075_CRISATEL_Multispectral_Imaging_System. (дата обращения: 18.07.2022)
111. Mara H., Trinkl E., Kammerer P., Zolda E. 3D-Acquisition and Multi-Spectral Readings for Documentation of Polychrome Ceramics in the Antiquities Collection of the Kunsthistorisches Museum Vienna // Proceedings of the International Cultural Heritage Informatics Meeting (ICHIM). 2007. URL: https://www.archimuse.com/ichim07/papers/mara/mara.html (дата обращения: 18.07.2022)
112. Kunsthistorisches Museum – Antikensammlung (2009–12–09). Scientific projects of the KHM: Corpus Vasorum Antiquorum KHM Band 5. Online services and annual report. Archived from the original 2015–05–18 // WayBack Machine. URL: https://web.archive.org/web/20150518064543/http://www.khm.at/de/erfahren/forschung/forschungsprojekte/antikensammlung/corpus-vasorum-antiquorum-khm-band-5/ (дата обращения: 18.07.2022)
113. Digitization Standards for Images. May, 2004. // Smithsonian Institution. URL: http://siarchives.si.edu/records/electronic_records/records_erecords_digitization_images.html (дата обращения: 18.07.2022)
114. Metamorfoze // URL: https://www.metamorfoze.nl/sites/metamorfoze.nl/files/publicatie_documenten/Metamorfoze_Preservation_Imaging_Guidelines_1.0.pdf (дата обращения: 18.07.2022)
115. Guidelines: Technical Guidelines for Digitizing Cultural Heritage Materials // FADGI. URL: http://www.digitizationguidelines.gov/guidelines/digitize-technical.html (дата обращения: 18.07.2022)
116. Imagerie électronique – Numérisation des documents – Sous-traitance d’opérations de numérisation – Guide pour l’élaboration d’un cahier des charges technique // URL: https://www.boutique.afnor.org/norme/fd-z42-017/imagerie-electronique-numerisation-des-documents-sous-traitance-d-operations-de-numerisation-guide-pour-l-elaboration-d-un-cahie/article/729747/fa137972 (дата обращения: 18.07.2022)
117. La numérisation des documents Méthodes et recommandations // URL: http://www.banq.qc.ca/documents/archives/archivistique_gestion/partenaires/organismes_publics/alienation/Numerisation_des_documents_2012-05.pdf (дата обращения: 18.07.2022)
118. Managing the Digitisation of Library, Archive and Museum Materials // The Collection Links. URL: http://www.collectionslink.org.uk/ index.cfm?ct=assets.assetDisplay/title/Managing%20the%20Digitisation%20of%20Library%2C%20Archive%20and%20Museum%20Materials/assetId/77 (дата обращения: 18.07.2022)
119. Методика контроля качества сканирования бумажных документов: методическое пособие и техническое руководство / С.М. Тимиргалиев, Н.И. Черновалова, О.В. Баркова, Е.В. Ларкин, В.В. Котов, С.Н. Клещарь, Ю.И. Заславский; ООО «ДИМИ-ЦЕНТР». М.: ДИМИ-ЦЕНТР. 2012. 53 с.
120. Чистяков В.В. Технологии получения изображений музейных предметов учреждений культуры России: методические рекомендации // Министерство культуры Российской Федерации, Главный информационно-вычислительный центр. 2-е издание, исправленное и дополненное. М.: Издательство «Пашков дом». 2010. 56 с. ISBN 978-5-7510-0497-2. – EDN QYCIAT.
121. Tools: OpenDICE and AutoSFR // FADGI. URL: https://www.digitizationguidelines.gov/guidelines/digitize-OpenDice.html (дата обращения: 18.07.2022)
122. Специализированное программное обеспечение автоматизированного контроля качества сканирования «Автотест». Разработчик: ООО ООО «ДИМИ-ЦЕНТР». М. 2012.
123. Лебедев А.В. Виртуальные музеи и виртуализация музея // Мир музея. 2010. № 10. с. 5.
124. Гук Д.Ю., Определёнов В.В. Виртуальные музеи: терминология, методология, восприятие // XX годичная научная конференция ИИЕТ РАН: Москва, Институт истории естествознания и техники им. С.И. Вавилова РАН, 18–20 февраля 2014 г.: Труды конференции, Т. II. М.: Янус-К. 2014. c. 4.
125. Lahanier Ch., Aitken G., Pillay R. EROS: EUROPEAN RESEARCH OPEN SYSTEM // International Conference on Hipermedia and Interactivity in Museums. European cooperation / Coopération Européenne. 2003. URL: https://www.archimuse.com/publishing/ichim03/129C.pdf (дата обращения: 18.07.2022)
126. Pillay R. (2001) EROS: An Open Source Multilingual Research System for Image Content Retrieval dedicated to Conservation-Restoration exchange between Cultural Institutions. 2001. // URL: https://www.academia.edu/17459482/EROS_An_Open_Source_Multilingual_Research_System_for_Image_Content_Retrieval_dedicated_to_Conservation_Restoration_exchange_between_Cultural_Institutions (дата обращения: 18.07.2022)
127. Информатизация учетно-фондовой работы. Сб. статей // Отв. автор-составитель Юмашева Ю. Ю. М.: ГИМ. Труды ГИМ. 174. 2008. Вып. 166 с.
128. Chen C., Wactlar H.D., Wang, Kiernan K. Digital imagery for significant cultural and historical materials // International Journal on Digital Libraries. 2005. № 5(4). Pp. 275–286. URL: https://doi.org/10.1007/S00799-004-0097-5 https://www.academia.edu/2470397/Digital_imagery_for_significant_cultural_and_historical_materials_An_emerging_research_field_bridging_people_culture_and_technologies (дата обращения: 18.07.2022)
129. Cappetellini V., Maitre H., Pitas I., Piva A. Guest editorial: Special issue on image processing for cultural heritage // IEEE Trans. on Image Processing. 2004. № 13. Vol. 3. Pp. 273–276.
130. Barni M., Beraldin J.-A., Lahanier C., Piva A. Special issue on signal processing in visual cultural heritage // IEEE Signal Processing Magazine. 2008. № 25. Vol. 4. Pp. 2–127.
131. Postma E., Herik J., Lubbe J. Pattern recognition in cultural heritage and medical applications // Pattern Recognition Letters. 2007. № 28. P. 6.
132. Coddington J. (eds.), Stork D. Computer Image Analysis in the Study of Art // SPIE (The international society for optics and photonics). 2008. Vol. 6810.
133. Stork D., Coddington, J., Bentkowska-Kafel A. (eds.) Computer Vision and Image Analysis of Art // SPIE (The international society for optics and photonics). 2010. Vol. 7531.
134. Padfield J., Saunders D., Cupitt J., Atkinson R. Improvements in the Acquisition and Processing of X-ray Images of Paintings // National Gallery Technical Bulletin. Vol. 23. Pp. 62–75. URL: http://www.nationalgallery.org.uk/technical-bulletin/padfield_saunders_cupitt_atkinson2002 (дата обращения: 18.07.2022)
135. Oliver L., Healy F., Roy A., Billinge R. The Evolution of Rubens’s «Judgement of Paris» (NG194) // National Gallery Technical Bulletin. Vol. 26. Pp. 4–22. URL: http://www.nationalgallery.org.uk/technical-bulletin/oliver_healy_roy_billinge2005 (дата обращения: 18.07.2022)
136. Dunkerton J. Tintoretto’s Underdrawing for «Saint George and the Dragon» // National Gallery Technical Bulletin. Vol. 28. Pp. 26–35. URL: http://www.nationalgallery.org.uk/technical-bulletin/dunkerton2007 (дата обращения: 18.07.2022)
137. Saunders D., Burmester А., Cupitt J., Raffelt L. Recent Applications of Digital Imaging in Painting Conservation: Transportation, Colour Change and Infrared Reflectographic Studies // Studies in Conservation 45. No. sup1 (2000). Pp. 170–76. DOI:10.1179/SIC.2000.45.SUPPLEMENT-1.170 (дата обращения: 18.07.2022)
138. Pillay R. A new Concept in high Resolution Internet Image Browsing // 10th International Conference on Electronic Publishing (ELPUB). 2006. URL: https://www.academia.edu/11143927/A_new_Concept_in_high_Resolution_Internet_Image_Browsing (дата обращения: 18.07.2022)
139. Cotte P. Spectral imaging of Leonardo Da Vinci’s Mona Lisa: A true color smile without the influence of aged varnish // Conference on Colour in Graphics, Imaging, and Vision. 2006. URL: https://www.academia.edu/72708015/Spectral_imaging_of_Leonardo_Da_Vincis_Mona_Lisa_A_true_color_smile_without_the_influence_of_aged_varnish (дата обращения: 18.07.2022)
140. Cotte P., Dupraz D. Spectral imaging of Leonardo Da Vinci’s Mona Lisa: An authentic smile at 1523 dpi with additional infrared data. 2007 // URL: https://www.academia.edu/8486318/Spectral_imaging_of_Leonardo_Da_Vinci_s_Mona_Lisa_An_authentic_smile_at_1523_dpi_with_additional_infrared_data (дата обращения: 18.07.2022)
141. Berezhnoy I., Postma E., van den Herik J. Digital analysis of Van Gogh’s complementary colours //. In Proc. of 16th Belgian-Dutch Conference on Artificial Intelligence, (BNAIC’04). 2004. Pp. 163–170 (дата обращения: 18.07.2022)
142. Berezhnoy I., Postma E., van den Herik J. Computer analysis of Van Gogh’s complementary colours. // Pattern Recognition Letters. 2007. № 28. 6. Pp. 703–709 (дата обращения: 18.07.2022)
143. Pitzalis D. Database Management and Innovative Applications for Imaging Museum Laboratories // Safeguard Cultural Heritage-Understanding Understanding & Viability for the Enlarged Europe. 2006. URL: https://www.academia.edu/2699946/Database_Management_and_Innovative_Applications_for_Imaging_Museum_Laboratories (дата обращения: 18.07.2022)
144. Lewis P.H., Martinez K., Abas F.S., Fauzi M.F.A., Chan S.C.Y., Addis M.J., Stevenson J. An Integrated Content and Metadata Based Retrieval System for Art // IEEE Transactions on Image Processing. 2004. № 13(3). Pp. 302–313. URL: https://doi.org/10.1109/TIP.2003.821346
145. Определенов В. Цифровая съемка произведений искусства // Музей. 2010. № 6. с. 43.
146. Pillay R. Two-dimensional multi-spectral digitization and three-dimensional modelling of easel paintings. 2008 // URL: https://www.academia.edu/17459472/Two_dimensional_multi_spectral_digitization_and_three_dimensional_modelling_of_easel_paintings (дата обращения: 18.07.2022)
147. Березин А.В., Иванова Е.Ю. Технико-технологическое изучение портретного наследия Ф.С. Рокотова из собрания Государственного исторического музея. К подтверждению авторства художника после проведения реставрации // ГОСНИИР. Семинар «Исследование и реставрация в ГОСНИИР произведений Ф.С. Рокотова из собрания Государственного Исторического Музея». 28.06.2018. URL: https://www.gosniir.ru/about/news-archive/gosniir-news/rokotov.aspx (дата обращения: 18.07.2022)
148. Мурашов Д.М., Березин А.В., Иванова Е.Ю. Измерение параметров текстуры изображений, полученных при направленном освещении // Сборник трудов ИТНТ-2019 [Текст]: V междунар. конф. и молодеж. шк. «Информ. технологии и нанотехнологии»: 21–24 мая: в 4 т. / Самар. нац.-исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем. обраб. изобр. РАН-фил. ФНИЦ «Кристаллография и фотоника» РАН; [под ред. Р.В. Скиданова]. Самара: Новая техника, 2019. Т. 2: Обработка изображений и дистанционное зондирование Земли. 2019. с. 522–530.
149. Hookk D.Y. From illusions to reality: transformation of the term «virtual archaeology»// Archaeol Anthropol Sci. 2016. № 8. Pp. 647–650. URL: https://doi.org/10.1007/s12520-014-0201-8 (дата обращения: 18.07.2022)
150. Ranocchia G. Virtual unrolling and deciphering of Herculaneum rolls by X-ray phase-contrast tomography // 28th International Congress of Papyrology. Barcelona. 1–6 August 2016. URL: https://www.academia.edu/27856443/Virtual_unrolling_and_deciphering_of_Herculaneum_rolls_by_X_ray_phase_contrast_tomography_28th_International_Congress_of_Papyrology_Barcelona_1_6_August_2016?email_work_card=title (дата обращения: 18.07.2022)
151. Гладкова Е.С., Жукова Е.В., Маргарянц Н.Б., Сирро С.В., Волынский М.А. Возможности метода оптической когерентной томографии высокого разрешения при исследовании произведений станковой темперной живописи // Программа Международной научно-практической конференции «Нерадовские чтения: Хранение, исследование, реставрация музейных предметов и коллекций История, современное состояние и перспективы развития». Государственный Русский Музей. 25–29 апреля 2022 г. URL: http://restoration.rusmuseum.ru/Programm-version%2022-04-2022.pdf (дата обращения: 18.07.2022)
152. Данилюк О.С. Использование цифровых копий как способ обеспечения сохранности музейных коллекций (из опыта Российского этнографического музея) // Программа Международной научно-практической конференции «Нерадовские чтения: Хранение, исследование, реставрация музейных предметов и коллекций История, современное состояние и перспективы развития». Государственный Русский Музей. 25–29 апреля 2022 г. URL: http://restoration.rusmuseum.ru/Programm-version%2022-04-2022.pdf (дата обращения: 18.07.2022)
153. Saleem Sahar N., Hawass Z. Digital Unwrapping of the Mummy of King Amenhotep I (1525–1504 BC) Using CT // Frontiers in Medicine. Vol. 8. 2021. URL: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmed.2021.778498/full DOI=10.3389/fmed.2021.778498. ISSN=2296-858X (дата обращения: 18.07.2022)
154. Технологии цифровой фотограмметрии для оцифровки археологических объектов: учеб.-метод. пособие / авторы: А. А. Денисова, Н. О. Пиков, Д. Ю. Гук. 2-е изд., исп. и доп. Красноярск: Сиб. федер. ун-т, 2021. 52 с. ISBN 978-5-7638-4469-6
155. Pozzi F., Rizzo A., Basso E., Angelin E.M., Sá S.F., Cucci C., Picollo M. Portable Spectroscopy for Cultural Heritage. 2021 // https://www.semanticscholar.org/paper/Portable-Spectroscopy-for-Cultural-Heritage-Pozzi-Rizzo/3651970035288504fece6e27794464d8f8386db7
156. Journal of Imaging. Special issue «Computer Vision and Robotics for Cultural Heritage: Theory and Applications» // URL: https://www.mdpi.com/journal/jimaging/special_issues/cv_robotics_cultural_heritage (дата обращения: 18.07.2022)
157. Da Rugna J., ét al. A framework for analysis of large database of old art paintings // Electronic Imaging. 2011. URL: https://www.semanticscholar.org/paper/A-framework-for-analysis-of-large-database-of-old-Rugna-Chareyron/e674e7bf6c44303bf8521d764198ee74f1e798d2 (дата обращения: 18.07.2022)
158. Sinclair A. The Intellectual Base of Archaeological Research 2004–2013: a visualisation and analysis of its disciplinary links, networks of authors and conceptual language // Internet Archaeology. № 42. URL: https://doi.org/10.11141/ia.42.8 URL: https://intarch.ac.uk/journal/issue42/8/index.html (дата обращения: 18.07.2022)
159. Cotte P. Authenticating Artsworks Through Statistical Methods. 2018. // URL: https://www.academia.edu/37483739/Pascal_Cotte_AUTHENTICATING_ARTSWORKS_THROUGH_STATISTICAL_METHODS (дата обращения: 18.07.2022)
160. D Documentation and Visualization Techniques for Cultural Resources and Museum Collections. Grant Number: P15AP00095 // National Park Service. URL: https://www.nps.gov/articles/000/3d-documentation-and-visualization-techniques-for-cultural-
161. Жеребятьев Д.И., Королева С.В., Демидов М.Ю., Дрыга Д.О., Морозова В.И., Пашковский Д.В. Опыт реализации проекта по оцифровке музейных фондов с помощью технологий лазерного сканирования и фотограмметрии для проекта «Портал “Культура РФ”» // Роль музеев в информационном обеспечении исторической науки : сборник статей / Автор-составитель: Е.А. Воронцова; ответственный редактор: Л.И. Бородкин, А.Д. Яновский. Москва: Общество с ограниченной ответственностью «Издательство "Этерна», 2015. 752 с. ISBN 978-5-480-00300-0. DN WKQDDP.
162. Expo Dubai: digital «twin» of Michelangelo’s David completed // ANSA Latest News. 15.04.2021. URL: https://www.ansa.it/english/news/2021/04/15/expo-dubai-digital-twin-of-michelangelos-david-completed_21cf1c99-1373-4ef6-968d-9f696d7ed102.html (дата обращения: 18.07.2022)
163. Digital Heritage // UNESCO. URL: https://en.unesco.org/themes/information-preservation/digital-heritage (дата обращения: 18.07.2022)
164. Mudge M., Schroer C., Earl G., Martinez K., Pagi H., Toler-Franklin C., Rusinkiewicz S.M., Palma G., Wachowiak M., Ashley M., Matthews N., Noble T.A., Dellepiane M. Principles and Practices of Robust, Photography-based Digital Imaging Techniques for Museums // VAST. 2010. URL: https://www.semanticscholar.org/search?q=Principles%20and%20Practices%20of%20Robust%2C%20Photography-based%20Digital%20Imaging%20Techniques%20for%20Museums&sort=relevance (дата обращения: 18.07.2022)
165. Explore how a computer sees art // The Harvard Art Museums. URL: https://ai.harvardartmuseums.org/about (дата обращения: 18.07.2022)
166. Introducing The Latest Tool In Art Authentication: AI // Jing Culture & Commerce. URL: https://jingculturecommerce.com/art-recognition-ai-art-authentication/ (дата обращения: 18.07.2022).
167. AI: A Museum Planning Toolkit // Goldsmiths, University of London. 2020. URL: https://themuseumsainetwork.files.wordpress.com/2020/02/20190317_museums-and-ai-toolkit_rl_web.pdf (дата обращения: 18.07.2022).
168. Operation Night Watch: How Rijksmuseum Tapped AI To Restore A Rembrandt // Jing Culture & Commerce. URL: https://jingculturecommerce.com/rijksmuseum-rembrandt-night-watch-ai-restoration/ (дата обращения: 18.07.2022).
169. IIIF for Machine Learning // URL: https://iiif-ml-workshop.netlify.app/docs/machine-learning-iiif/intro (дата обращения: 18.07.2022)
170. Klimt vs. Klimt. Project // Google’s Art and Culture. URL: https://artsandculture.google.com/project/klimt-vs-klimt; https://artsandculture.google.com/story/bgXxLsdwpiFriQ (дата обращения: 18.07.2022)
171. Albertson G., Renta Fellow A. de la. After Three Hundred Years of Fading, a Dutch Masterpiece Is Digitally Restored // The Met. June 20, 2019. URL: https://www.metmuseum.org/blogs/collection-insights/2019/margareta-haverman-vase-of-flowers-digital-conservation?fbclid=IwAR2wBr-g3_fuygoaZ_JQ1XSl84Y9Vq3W2S0UB1Kb1sZKGxNr8ZHM9bC8RTY (дата обращения: 18.07.2022)
172. Frank S.J., Frank A.M. A Neural Network Looks at Leonardo’s(?) Salvator Mundi. 2020 // Cornell University. arXiv.org. 21 May, 2020. URL: https://arxiv.org/abs/2005.10600 (дата обращения: 18.07.2022).
173. Leibson S. Authenticating Rembrandts: CNNS plus image entropy identify the real paintings among the copies // Intel blogs. June 3, 2019. URL: https://blogs.intel.com/psg/authenticating-rembrandts-cnns-plus-image-entropy-identify-the-real-paintings-among-the-copies/ (дата обращения: 18.07.2022).
174. Sabetsarvestani Z., Sober B., Higgitt C., Daubechies I., Rodrigues M.R.D. Artificial intelligence for art investigation: Meeting the challenge of separating x-ray images of the Ghent Altarpiece // Science Mag. Org. URL: https://advances.sciencemag.org/content/5/8/eaaw7416?fbclid=IwAR1nPJXyB5ln-ruEv5JCJW_mCXSJE_839o9wBfHO7HKI7fEK4dGCK4yWhs8 (дата обращения: 18.07.2022).
175. Sutton B. Researchers train AI to attribute paintings based on detailed brushstroke analysis // The Art Newspaper. 04.01.2022. URL: https://www.theartnewspaper.com/2022/01/04/artificial-intelligence-attributes-paintings-brushstroke-analysis (дата обращения: 18.07.2022).
176. Ji F., McMaster M.S., Schwab S. et al. Discerning the painter’s hand: machine learning on surface topography // Herit Sci. 2021. № 9. Рр. 152. URL: https://doi.org/10.1186/s40494-021-00618-w (дата обращения: 18.07.2022).
177. Drimmer S. How AI is hijacking art history. 2021. 1 November // The Conversation. Academic rigour, journalistic flair. URL: https://theconversation.com/how-ai-is-hijacking-art-history-170691 (дата обращения: 18.07.2022).
178. Project: «Principal Components» // The National Museum. URL: https://www.nasjonalmuseet.no/en/about-the-national-museum/collection-management---behind-the-scenes/digital-collection-management/project-principal-components/ (дата обращения: 18.07.2022).
179. Уханова Е.В., Жижин М.Н., Андреев А.В., Пойда А.А., Ильин В.А. Прижизненный портрет Ивана Грозного: визуализация угасшего памятника естественнонаучными методами // Древняя Русь. Вопросы медиевистики. 2019. № 2(76). с. 13–29. DOI: 10.25986/IRI.2019.76.2.002. EDN DQBAYB.
180. Уханова Е.В., Жижин М.Н., Андреев А.В. Новые результаты визуализации утраченных миниатюр Хлудовской Псалтири середины IX в. естественнонаучными методами // Актуальные проблемы теории и истории искусства. 2021. № 11. с. 244–255. DOI: 10.18688/aa2111-02-20. – EDN HJFSMN.
181. AI in relation to GLAMS task force. Report and recommendations // Europeana pro. URL: https://pro.europeana.eu/project/ai-in-relation-to-glams (дата обращения: 18.07.2022).
182. Murray J.D.; VanRyper W. Encyclopedia of graphics file formats // Bonn; Sebastapol, CA: O'Reilly & Associates. URL: https://archive.org/details/mac_Graphics_File_Formats_Second_Edition_1996/page/n689/mode/2up (дата обращения: 18.07.2022).
183. Bourke Р., Diprose P., Rattenbury D. A Beginners Guide to Bitmaps. November 1993 // URL: http://www.paulbourke.net/dataformats/bitmaps/ (дата обращения: 18.07.2022).
References
1. The Federal Law No. 54-FZ of May 26, 1996 (as amended on June 11, 2021) “On the Museum Fund of the Russian Federation and museums in the Russian Federation” (as amended and supplemented, effective from July 1, 2021)
2. Smith B., Head of Cultural Heritage, Directorate-General for the Information Society, European Commission. "Coordination of national programs for the digitization of cultural heritage" // Proceedings of the 4th international conference EVA'2001. Moscow. 2001. 186 p.
3. Kuzmin E.I. MINERVA PLUS-a project of the European Commission in Russia // Library business. Archive of journals. No. 7 (19)'04. URL: http://www.bibliograf.ru/issues/2004/7/26/49/99/ (accessed: 07/18/2022)
4. Technical Guidelines for Digital Cultural Content Creation Programmes // URL: http://www.minervaeurope.org /interoperability/technicalguidelines.htm (accessed: 07/18/2022)
5. Gordon McKenna, Collections Trust (UK); Chris De Loof, Royal Museums of Art and History (Belgium). Digitisation: standards landscape for european museums, archives, libraries // edited by ATHENA WP3 “Working Group” “Identifying standards and developing recommendations”. 2009. URL: https://docviewer.yandex.ru/view/2574561/?page=2&*=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&lang=en (accessed: 07/18/2022)
6. The EVA Conferences Publications (Electronic Information, the Visual Arts and Beyond, now Electronic Visualisation and the Arts) // URL: http://www.eva-london.org/publications/ (accessed: 07/18/2022)
7. Non-commercial partnership "Automation of the activities of museums and information technologies" ADIT // URL: https://www.adit.ru/ru/ (accessed: 07/18/2022)
8. Topical issues of museology and the practice of museum management in the XXI century: Analytical note / Compiled by: E. N. Mastenitsa (St. Petersburg State University of Culture and Art, Russian Federation). UNESCO, 2014; Russian Committee of the International Council of Museums (ICOM Russia), 2014. 26 p.
9. Museum. 1970–1971. Vol. XXIII. № 1. Museums and computers // URL: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000127370
10. Museum. 1978. Vol. XXX. № 3–4. Museums and computers // URL: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000127275
11. Chenhall R.G., Homulos P. Museum data standards // January/December 1978. URL: https://doi.org/10.1111/j.1468-0033.1978.tb02138.x
12. Aseev Yu.A., Podnozova I.P., Sher Ya.A. Cataloging museum collections and informatics // Modern Art Museum. Problems of activity and development prospects: Sat. scientific works of the State Russian Museum. L.: Timing. 1980.
13. Hookk D.Yu. Sources of virtual knowledge about museum collections // Development and preservation of electronic cultural and scientific heritage: materials of the EVA 2012 conference. Electronic data M., 2012: PIK Center. 1 electron. opt. disc (CD-ROM). URL: https://web.archive.org/web/20220320062613/https://eva.rsl.ru/ru/2012/report/list/1074. (accessed: 07/18/2022).
14. Hookk D.Yu. Cultural heritage in the digital space // St. Petersburg: State Hermitage Publishing House. 2021. 94 p. ISBN 978-5-93572-942-4. EDN NFUDNJ.
15. Brakker N.V. Digitization and access to cultural heritage. European Projects // Cultural Diversity in a Single Information Space: Abstracts of the Ninth Annual Conference ADIT'2005 (Kazan, May 30-June 3, 2005) p. 33–37.
16. Noll L.Ya. Information technology in the activities of the museum: a textbook for students of higher educational institutions studying in the specialty 021000 Museology / Feder. Education Agency, State. educational institution of higher education prof. education Ros. state humanit. un-t. Moscow: Publishing Center of the Russian State University for the Humanities, 2007. 203 p.: ill., tab. ISBN 978-5-7281-0966-2
17. Tailyasheva A.O. Internet technologies in the activities of the modern museum // Youth and science: collection of materials of the IX All-Russian scientific and technical conference of students, graduate students and young scientists with international participation, dedicated to the 385th anniversary of the founding of Krasnoyarsk. Krasnoyarsk: Siberian Federal University, 2013. URL: http://conf.sfu-kras.ru/sites/mn2013/section092.html (accessed: 07/18/2022)
18. Klementieva N.V. Information technologies in modern museum space // Scientific review. 2018. No. 1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/informatsionnye-tehnologii-v-sovremennom-muzeynom-prostranstve (accessed: 07/18/2022)
19. Makusheva O.N., Shcherbinin G.A. Information technologies in museum business // Young scientist. 2019. No. 52 (290). With. 439–440. URL: https://moluch.ru/archive/290/65908/ (accessed: 07/18/2022)
20. Digital space of the museum. Collection of articles on the visitor's digital experience in a modern museum // Polytechnic Museum. URL: https://polytech.bm.digital/exhibition/803131926986908504/tsifrovoe-prostranstvo-muzeya (Accessed: 07/18/2022)
21. Hookk D.Yu. Documenting Archaeological Excavations in the Digital Age // Historical Informatics. 2018. No. 2. p. 101–114. DOI: 10.7256/2585-7797.2018.2.26811 URL: https://nbpublish.com/library_read_article.php?id=26811 (Accessed: 07/18/2022)
22. Hookk D.Yu. A. On the creation of a cybernetic fund of archaeological sources with automatic information retrieval // Materials and research on archeology of the USSR (MIA). 1965. No. 129. p. 326–330.
23. Sher Ya.A. The First Steps of the Department of Museum Informatics in the Hermitage (1975–1985). // Information technologies in the museum. Issue. 2. St. Petersburg: 2006. p. 4–9.
24. Sher Ya.A. Algorithm for recognition of stylistic types in petroglyphs (to the theory of style in primitive art) // Mathematical Methods in Historical-Economic and Historical-Cultural Researches. M.: Science. 1977. p. 127–143.
25. La Fondazione Vittorio e Piero Alinari // URL: http://www.fondazionealinari.it/contenuti/concorso-fotografico/47 (accessed: 07/18/2022)
26. Museo Nazionale di Fotografia F.lli Alinari // URL: http://museumsinflorence.com/musei/alinari.html (accessed: 07/18/2022)
27. Scala Photographic Archives // URL: http://www.scalarchives.com/web/index.asp (accessed: 07/18/2022)
28. Sidorina T.V. Retroconversion of the slide library of the Photo Department of the State Historical Museum // in the collection: Informatization of accounting and stock work. Digest of articles. Proceedings of GIM. M. 2008. p. 117–122.
29. Grach A.D. Regarding the review by L.R. Kyzlasova // Soviet archeology. 1965. No. 3. p. 302–306.
30. Vasari Research Centre for Art and Technology Equipment Upgrade // URL: https://gtr.ukri.org/projects?ref=AH%2FV012002%2F1#/tabOverview (accessed: 07/18/2022)
31. VASARI: Visual Arts System for Archiving and Retrieval of Images // URL: https://www.southampton.ac.uk/~km2/projs/vasari/ (accessed: 07/18/2022)
32. Saunders D., Cupitt J. Image processing at the National gallery: The VASARI project // National Gallery Tech. Bulletin. 1993. Vol. 14. Pp. 72–85.
33. Cupitt J., Martinez K. VIPS: an image processing system for large images // Electronic Imaging. 1996. URL: https://www.semanticscholar.org/paper/VIPS%3A-an-image-processing-system-for-large-images-Cupitt-Martinez/45cebbc52bcb971885d5925c86b85a26826199fa (accessed: 07/18/2022)
34. Saunders D. Colour Change Measurement by Digital Image Processing // National Gallery Technical Bulletin. 1988. Vol. 12. Pp. 66–77. URL: http://www.nationalgallery.org.uk/technical-bulletin/saunders1988 (accessed: 07/18/2022)
35. Burmester A., Cupitt J., Derrien H., Dessipris N., Hamber A., Martinez K. et al. The examination of paintings by digital image analysis // Proc. 3rd Int. Conf. Non-Destructive Testing Microanalytical Methods and Environmental Evaluation for Study and Conservation of Works of Art. 1992. Pp. 201–214.
36. Calmes A.R., Miller E.A. Registration and comparison of images obtained at different times for ageing studies of the U.S. constitution // Proc. Soc. Photo-Optical Instrum. Eng. 1988. Vol. 901. Pp. 61.
37. Propositions for the Future: Museum Data Standards // Museum. 1978. № 30 (3/4). Pp. 205–212. URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1755-5825.1978.tb02059.x (accessed: 07/18/2022)
38. Art & Architecture Thesaurus® Online // The Getty Research Institute. URL: https://www.getty.edu/research/tools/vocabularies/aat/ (accessed: 07/18/2022)
39. Iconclass Illustrated Edition // ICONCLASS. URL: https://iconclass.org/help/about (accessed: 07/18/2022)
40. Thesaurus iconographique: système descriptif des représentations / François Garnier,... ; [publ. par le] Ministère de la culture, Direction du patrimoine, Direction des musées de France, Service Informatique // BNF Gallica. URL: https://gallica.bnf.fr/ark:/12148/bpt6k33231071.texteImage# (accessed: 07/18/2022)
41. Després-Lonnet M. Digital Heritage, from Inventory to Exhbition: The Paths of the Joconde Database // Culture et Musees. Pp. 19–38. // URL: https://www.researchgate.net/publication/298852604_Digital_Heritage_from_Inventory_to_Exhbition_The_Paths_of_the_Joconde_Database (accessed: 07/18/2022)
42. The British Museum – Merlin Collections Management // System Simulation. URL: https://www.ssl.co.uk/ixbin/indexplus?record=pro100 (accessed: 07/18/2022)
43. Lipp A. Towards The Electronic Kunst und Wunderkammer: Spinning on the European Museums Network EMN. // Visual Resources. 1994. № 10. Vol. 2. Pp. 101–118. DOI: 10.1080 / 01973762.1994.9658274
44. Decree of the Council of Ministers of the USSR of 10.01.1991. No. 28 “Issues of the international consortium “Masterpieces of Art” // Library of normative legal acts of the USSR. URL: http://www.libussr.ru/doc_ussr/usr_17981.htm; https://docs.cntd.ru/document/765702535 (accessed: 07/18/2022)
45. Kissel O.M. Museum visitor and modern educational technologies. Experience of the State Russian Museum // Proceedings of the conference EVA'98-Moscow. URL: https://refdb.ru/look/2952029.html (accessed: 07/18/2022)
46. Kissel O., Potapenko N. The evolution of museum multimedia: the experience of the Russian Museum // Website of the Russian Museum of St. Petersburg, 2007. URL: http://www.rusmuseum.ru/files/teoria_3.pdf (accessed: 07/18/2022 18.07. 2022)
47. Yumasheva J.Yu. History, museums, archives: a view through Multimedia // Circle of Ideas: Models and Technologies of Historical Informatics. Proceedings of the III Conference of the Association "History and Computer" / Ed. ed. L.I. Borodkin, V.S. Tyazhelnikov. M., 1996. p. 334–342.
48. Sher Ya.A., Novozhenov V.A., Smirnov D.A. Computer data bank "Petroglyphs of Central and Central Asia" (general concept and basic structures) // Modern problems of studying petroglyphs. Kemerovo: Publishing House of the KemGU. With. 48–60.
49. Pertsev D.G. From virtual gallery to knowledge bases // Report at the conference ADIT'2006. URL: https://textarchive.ru/c-2268736.html (accessed: 07/18/2022)
50. Saunders D., Cupitt J. Image Processing at the National Gallery: The VASARI Project // National Gallery Technical Bulletin. 1993. Vol 14. Pp. 72–85. URL: http://www.nationalgallery.org.uk/technical-bulletin/saunders_cupitt1993 (accessed: 07/18/2022)
51. Silchenko T.N. Study of paintings by x-ray and ultraviolet rays // In the book: Restoration and study of artistic monuments. M. 1955. p. 6–21.
52. Erastov D.P. Basic methods of photographic detection of extinct texts // M.; L.: Publishing House of the Academy of Sciences of the USSR, 1958. 52 p.
53. Bashmakova L.I. X-ray study of paintings. Messages/ VTsNILKR. M. 1971. v. 27. p. 2–26.
54. Technology, research and storage of easel and wall paintings / Under. ed. Grinberg Yu.I. M.: Visual arts. 1987. p. 89–117
55. Sartori A., Lazzeretti L. Digitization of Cultural Heritage and Business Model Innovation: The Case of the Uffizi Gallery in Florence. Il Capitale Culturale // «Il capitale culturale». XIV (2016). Pp. 945–970. ISSN 2039–2362 DOI: http://dx.doi.org/10.13138/2039-2362/1436. URL: https://www.researchgate.net/publication/311679700_Digitization_of_Cultural_Heritage_and_Business_Model_Innovation_The_Case_of_the_Uffi_zi_Gallery_in_Florence (accessed: 07/18/2022)
56. Imai F.H., Berns R.S. Spectral estimation using trichromatic digital cameras // Proceedings of the Internat. Symposium on Multispectral Imaging and Color Reproduction for Digital Archives: Society of Multispectral Imaging of Japan. Chiba. 1999. Pp. 42–48.
57. Saunders D., Burmester A., Cupitt J.R., Raffelt, L. Recent applications of digital imaging in painting conservation: transportation, colour change and infrared reflectographic studies // Studies in Conservation. 2000 № 45. Pp. 170-176.
58. Image processing for museums // in «Interacting with Images». New York: Wiley. 1994. Pp. 133–147.
59. Cappellini V., Abrardo A., Lunghi M., Nozzoli A., Mecocci A., Cassazza O., Rocco P. De. Colour Certification by Broad Band // Electronic Imaging and the Visual Arts, Part 1. Sunderland J. (ed.) Psychology Press. 1997. Pp. 15–24. URL: https://books.google.ru/books?id=gMQh7ZGVDtEC&pg=PA16&lpg=PA16&dq=The+MUSA+project+Uffizi+Gallery&source=bl&ots=VD579FguOE&sig=ACfU3U14YposmtKMPOfJkmCz4prHEQmNRg&hl=ru&sa=X&ved=2ahUKEwiG_dynz-b4AhURVPEDHTYPAakQ6AF6BAgmEAM#v=onepage&q=The%20MUSA%20project%20Uffizi%20Gallery&f=false (accessed: 07/18/2022)
60. Sunderland J. (ed.) Electronic Imaging and the Visual Arts, Part 1. Psychology Press, 1997. 80 p.
61. Lahanier Ch., Dufresne J.-L., Pillay R. Acohir: a system for 3d digitization applied to conservation and research imaging // URL: https://www.researchgate.net/publication/228724199_Acohir_a_system_for_3d_digitization_applied_to_conservation_and_research_imaging/citation/download. (accessed: 07/18/2022)
62. Waal H. van de. ICONCLASS: An Iconographical Classifocation System // Completed and edited by L.D. Couprie with E. Tholen, G. Vellkoop. Amsterdam and New York: North-Holland Publishing Company. 1973–1985.
63. Lahanier Ch., Aubert M. Computer image systems in Europe (NARCISSE). 2005 // URL: https://www.archimuse.com/publishing/ichim93/lahanier.pdf (accessed: 07/18/2022)
64. Cupitt J., Martinez K., Saunders D. Methodology for art reproduction in color: The MARC project // Computer History Art. 1996. Vol. 6. Pp. 1–20.
65. Dunkerton J., Penny N. The Infra-red Examination of Raphael’s «Garvagh Madonna» // National Gallery Technical Bulletin. 1993. Vol. 14. Pp. 6–21. URL: http://www.nationalgallery.org.uk/technical-bulletin/dunkerton_penny1993 (accessed: 07/18/2022)
66. Billinge R., Campbell L. The Infra-red Reflectograms of Jan van Eyck’s Portrait of Giovanni(?) Arnolfini and his Wife Giovanna Cenami(?) // National Gallery Technical Bulletin. 1995. Vol. 16. Pp. 47–60. URL: http://www.nationalgallery.org.uk/technical-bulletin/billinge_campbell1995 (accessed: 07/18/2022)
67. Keith L., Roy A. Giampietrino Boltraffio and the influence of Leonardo // National Gallery Technical Bulletin. 1996. Vol. 17. Pp. 4–19. URL: https://www.nationalgallery.org.uk/research/research-resources/technical-bulletin/giampietrino-boltraffio-and-the-influence-of-leonardo (accessed: 07/18/2022)
68. Flämische Barockmalerei. Flemish Baroque Painting. Meisterwerke der Alten Pinakothek München / Masterpieces of the Alte Pinakothek München. Herausgegeben von den Bayerischen Staatsgemäldesammlungen. Mit Texten von Andreas Burmester, Lars Raffelt, Konrad Renger, George Robinson und Susanne Wagini. Published by Hirmer Verlag (1996). ISBN 10: 3777470309 ISBN 13: 9783777470306
69. Saunders D., Cupitt J., White C., Holt S. The MARC II Camera and the Scanning Initiative at the National Gallery // National Gallery Technical Bulletin. Vol. 23. Pp. 76–82. URL: http://www.nationalgallery.org.uk/technical-bulletin/saunders_cupitt_white_holt2002 (accessed: 07/18/2022)
70. Cupitt J. Martinez K. Image processing for Museums // Interacting With Virtual Environments (Wiley Professional Computing). John Wiley. 1994. Pp. 133–147.
71. Cupitt J., Saunders D., Martinez K. Digital imaging in European museums // Electronic Imaging. 1997. URL: https://www.semanticscholar.org/paper/Digital-imaging-in-European-museums-Cupitt-Saunders/2816cc3896e99e51f7596771d41f2b041bc272c8 (accessed: 07/18/2022)
72. Martinez K., Cupitt J., Saunders D., Abbood A., Chahine H. Applications of high quality digital images of art // Computers and the History of Art. 1997. № 7. Vol. 2. Pp. 87–98.
73. Maitre H., Schmitt F., Lahanier C. 15 years of image processing and the fine arts // Proc. IEEE Int. Conf. Image Processing. 2001. Vol. 1. Pp. 557–561.
74. Martinez K., Cupitt J., Saunders D., Pillay R. Ten years of art imaging research // Proc. IEEE. Jan. 2002. Vol. 90. No. 1. Pp. 28–41. DOI: 10.1109/5.982403.
75. Singatulin R.A. Photogrammetric technologies in archeology (a brief historical essay) // Historical, philosophical, political and legal sciences, cultural studies and art history. Questions of theory and practice. Tambov: Diploma. 2013. No. 3 (29): in 2 hours. Part I. p. 148–152. ISSN 1997-292X. URL: https://www.gramota.net/materials/3/2013/3-1/41.html (accessed: 07/18/2022)
76. GOST R 51833-2001. Photogrammetry. Terms and Definitions.
77. Walker S. Digitally Photogrammetry Workstations 1992–1996 // International Archive of Photogrammetry and Remote Sensing. Vienna. 1996. Vol. XXXI. Part B2. Pp. 384–395.
78. Yaritz G., Shuh B. Project of the database "REAL" on visual sources // Newsletter of the Association "History and Computer". Specialist. issue "New Information Technologies in Historical Research and Education" (Abstracts of the International Seminar. Uzhgorod. June 11–14, 1992). URL: https://aik-hisc.ru/static/pdfs/Bulletin_AIK/Bulletin_AIK_7/Bulletin_AIK_7.pdf (accessed: 07/18/2022 18.07.2022)
79. Fikfak J., Jaritz G. (eds.) Image Processing in History: Towards Open Systems // Halbgraue Reihe zur historischen Fachinformatik. A16. St. Katharinen. Scripta Mercaturae Verlag. 1993.
80. Jaritz G. Computergestüzte Bildanalysen in der Geschichte mittelalterlichen Alltags // Österreich in Geschichte und Literatur. 1995. Pp. 156–161.
81. Granger S. Remote access to museum archives // 1993. URL: https://www.semanticscholar.org/paper/Remote-access-to-museum-archives-Granger/236f4330f4df71c1fa10b28525e7e1bf974a73e3 (accessed: 07/18/2022)
82. Bescós J. et al. RAMA – Remote Access to Museums Archives // Broadband Islands. 1994. URL: https://www.semanticscholar.org/paper/RAMA-Remote-Access-to-Museums-Archives-Bescós-Sanchez/e2982d59836ae5ee330ab2b859ecb8359bafc701 (accessed: 07/18/2022)
83. Starre J.H. E. van der. Visual Arts Network for the Exchange of Cultural Knowledge (VAN EYCK) // Proceedings of the International Cultural Heritage Informatics Meeting (ICHIM). 1993. URL: https://www.semanticscholar.org/paper/Visual-Arts-Network-for-the-Exchange-of-Cultural-Starre/06fcf1afa0a89df46649bbb6963c7e05ec374ea3 (accessed: 07/18/2022)
84. The Viseum project // The University of Southampton. URL: https://www.southampton.ac.uk/~km2/projs/viseum/ (accessed: 07/18/2022)
85. Images // IIPImage. URL: https://iipimage.sourceforge.io/documentation/images/ (accessed: 07/18/2022)
86. ISO/IEC 10918-1:1994. Information technology – Digital compression and coding of continuous-tone still images: Requirements and guidelines // ISO. URL: https://www.iso.org/standard/18902.html (accessed: 07/18/2022)
87. Manevich G.M. Metadata and museum electronic catalogs // EVA'99, Conference Proceedings. M. 1999. URL: https://textarchive.ru/c-1700287.html (accessed: 07/18/2022)
88. Meerov K.A., Kuzmina E.S., Lukasheva N.G. Technological and linguistic standards as a basis for inter-museum cooperation // EVA'99. Conference materials. M., 1999. URL: https://rykovodstvo.ru/exspl/129059/index.html (accessed: 07/18/2022)
89. Kuzmina E.S. International Information Systems for Describing Museum Items Based on Computer Images // ADIT'99, Abstracts. Yaroslavl. 1999.
90. Meerov K.A. Russian node for registration of computer images ISO RU1095 // ADIT. 2000. URL: http://u0705230.plsk.regruhosting.ru/rus/publication/web/paper.asp?nomer=%C02000054 (accessed: 07/18/2022)
91. Meerov K.A. Registration Node of Museum Images of Russia (RUMIR) – a project for everyone // ADIT. 2001. URL: http://u0705230.plsk.regruhosting.ru/rus/publication/web/paper.asp?nomer=%C02001074 (accessed: 07/18/2022 18.07.2022)
92. Project "RUMIR: Registration Node of Museum Images of Russia" // ADIT. URL: http://u0705230.plsk.regruhosting.ru/rus/project/RYMIR/default.htm (accessed: 07/18/2022)
93. Yakimova E. Museum object on a computer screen: Formation of a computer image for an electronic catalog by video input // Museum World. 1996. No. 5 (151) September–October. With. 24–27.
94. Fork. Annotated catalog of non-fiction electronic publications (CD-ROM) // Compiled by Yu.Yu. Yumashev. Moscow: Kordis&Media. 2001. 246 p.
95. Fork. Annotated catalog of non-fiction electronic publications (CD-ROM) // Compiled by Yu.Yu. Yumashev. Moscow: Kordis&Media. 2002. 202 p.
96. Maevski G., Borodkin L. Russian Art of the 20th Century in Electronic Media // Digital arts and culture 1998. URL: http://cmc.uib.no/dac98/papers/maevski.html
97. Petkovic D., Niblack W., Flickner M., Steele D., Lee D., Yin J., Hafner J., Tung F., Treat H., Dow R., Gee M., Vo M., Vo P., Holt B.J., Hethorn J., Weiss K., Elliott P.J., Bird C.L. Recent applications of IBM’s query by image content (QBIC) // SAC 96. URL: https://www.semanticscholar.org/paper/Recent-applications-of-IBM%27s-query-by-image-content-Petkovic-Niblack/497f2bad1d9265c10f8608f46fa3dca3b70fd7e8 (accessed: 07/18/2022)
98. Pass G., Zabih R. Comparing images using joint histograms // Journal of Multimedia Systems. 1999. № 7. Pp. 234–240.
99. Del Bimbo A., Mugnaini M., Pala P., Turco F. Visual querying by color perceptive regions // Pattern Recognition. 1998. № 31. Vol. 9. Pp. 1241–1253. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0031320397001647?via%3Dihub
100. Corridoni J. M., Del Bimbo A., Pala P. Retrieval of paintings using effects induced by color features // Proc. IEEE Int. Workshop on Content-Based Access of Image and Video Database. 1998. Pp. 2–11.
101. Stanchev P., Green Jr. D., Dimitrov B. High Level Color Similarity Retrieval // J. Inf. Theories Appl. 2003. № 10. Pp. 363–369.
102. Barla P., Breslav S., Thollot J., Sillion F., Markosian L. Stroke pattern analysis and synthesis // Computer Graphics Forum (Proc. of Eurographics). 2006. № 25. Pp. 663–671.
103. Carson Chad & Belongie, Serge & Greenspan, Hayit & Malik, Jitendra. Blobworld: Image segmentation using Expectation-Maximization and its application to image querying // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1999. 24. 10.1109/TPAMI.2002.1023800.
104. Yelizaveta M., Tat-Seng C., Aristarkhova I. Retrieval of paintings based on concepts defined in art history // Proc. International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT’04). 2004.
105. Keren D. Painter Identification Using Local Features and Naive Bayes // Proc. 16th Int. Conf. on Pattern Recognition (ICPR’02). 2002. Vol. 2. Pp. 474–477.
106. Kobayasi M., Muroya T. A spatial wave-length analysis of coarseness or fineness of color variation in painting arts // Pattern Recognition Letters. 2003. № 24. Pp. 1737–1749.
107. Lewis P.H., Martinez K., Abas F.S., et al. An integrated content and metadata based retrieval system for art // IEEE Trans. on Image Processing. 2004. № 13. Vol. 3. Pp. 302–313.
108. Kushki A., Androutsos P., Plataniotis K., Venetsanopoulos A.N. Retrieval of images from artistic repositories using a decision fusion framework // IEEE Trans. on Image Processing. 2004. № 13. Vol. 3. Pp. 277–292.
109. Cotte P., Dupouy M. Crisatel High Resolution Multispectral System // PICS 2003: The PICS Conference, An International Technical Conference on The Science and Systems of Digital Photography, including the Fifth International Symposium on Multispectral Color Science, May 13, 2003. Rochester. NY. USA. Pp. 161–165. URL: https://www.researchgate.net/publication/220865251_Crisatel_High_Resolution_Multispectral_System (accessed: 07/18/2022)
110. Schmitt F., Aitken G., Alquié G., Brettel H., Chouikha B. et al. CRISATEL Multispectral Imaging System // 10th Congress of the International Colour Association AIC’05. Granada. Spain. 2005. URL: https://www.researchgate.net/publication/271074075_CRISATEL_Multispectral_Imaging_System. (accessed: 07/18/2022)
111. Mara H., Trinkl E., Kammerer P., Zolda E. 3D-Acquisition and Multi-Spectral Readings for Documentation of Polychrome Ceramics in the Antiquities Collection of the Kunsthistorisches Museum Vienna // Proceedings of the International Cultural Heritage Informatics Meeting (ICHIM). 2007. URL: https://www.archimuse.com/ichim07/papers/mara/mara.html (accessed: 07/18/2022)
112. Kunsthistorisches Museum – Antikensammlung (2009–12–09). Scientific projects of the KHM: Corpus Vasorum Antiquorum KHM Band 5. Online services and annual report. Archived from the original 2015–05–18 // WayBack Machine. URL: https://web.archive.org/web/20150518064543/http://www.khm.at/de/erfahren/forschung/forschungsprojekte/antikensammlung/corpus-vasorum-antiquorum-khm-band-5/ (accessed: 07/18/2022)
113. Digitization Standards for Images. May, 2004. // Smithsonian Institution. URL: http://siarchives.si.edu/records/electronic_records/records_erecords_digitization_images.html (accessed: 07/18/2022)
114. Metamorfoze // URL: https://www.metamorfoze.nl/sites/metamorfoze.nl/files/publicatie_documenten/Metamorfoze_Preservation_Imaging_Guidelines_1.0.pdf (accessed: 07/18/2022)
115. Guidelines: Technical Guidelines for Digitizing Cultural Heritage Materials // FADGI. URL: http://www.digitizationguidelines.gov/guidelines/digitize-technical.html (accessed: 07/18/2022)
116. Imagerie électronique – Numérisation des documents – Sous-traitance d’opérations de numérisation – Guide pour l’élaboration d’un cahier des charges technique // URL: https://www.boutique.afnor.org/norme/fd-z42-017/imagerie-electronique-numerisation-des-documents-sous-traitance-d-operations-de-numerisation-guide-pour-l-elaboration-d-un-cahie/article/729747/fa137972 (accessed: 07/18/2022)
117. La numérisation des documents Méthodes et recommandations // URL: http://www.banq.qc.ca/documents/archives/archivistique_gestion/partenaires/organismes_publics/alienation/Numerisation_des_documents_2012-05.pdf (accessed: 07/18/2022)
118. Managing the Digitisation of Library, Archive and Museum Materials // The Collection Links. URL: http://www.collectionslink.org.uk/ index.cfm?ct=assets.assetDisplay/title/Managing%20the%20Digitisation%20of%20Library%2C%20Archive%20and%20Museum%20Materials/assetId/77 (accessed: 07/18/2022)
119. Methods of quality control of scanning paper documents: a methodological guide and technical guidance / S.M. Timirgaliev, N.I. Chernovalova, O.V. Barkova, E.V. Larkin, V.V. Kotov, S.N. Kleshchar, Yu.I. Zaslavsky; LLC "DIMI-CENTER". M.: DIMI-CENTER. 2012. 53 p.
120. Chistyakov V.V. Technologies for obtaining images of museum objects of cultural institutions of Russia: methodological recommendations // Ministry of Culture of the Russian Federation, Main Information and Computing Center. 2nd edition, revised and enlarged. Moscow: Pashkov House Publishing House. 2010. 56 p. ISBN 978-5-7510-0497-2. – EDN QYCIAT.
121. Tools: OpenDICE and AutoSFR // FADGI. URL: https://www.digitizationguidelines.gov/guidelines/digitize-OpenDice.html (accessed: 07/18/2022)
122. Specialized software for automated scanning quality control "Autotest". Developer: DIMI-CENTER LLC. M. 2012.
123. Lebedev A.V. Virtual museums and museum virtualization // Museum World. 2010. No. 10. p. 5.
124. Hookk D.Yu., Opredelenov V.V. Virtual Museums: Terminology, Methodology, Perception // XX Annual Scientific Conference of IIET RAS: Moscow, Institute of the History of Natural Science and Technology. S.I. Vavilov Academy of Sciences, February 18–20, 2014: Proceedings of the Conference, Vol. II. Moscow: Janus-K. 2014.c. four.
125. Lahanier Ch., Aitken G., Pillay R. EROS: EUROPEAN RESEARCH OPEN SYSTEM // International Conference on Hipermedia and Interactivity in Museums. European cooperation / Coopération Européenne. 2003. URL: https://www.archimuse.com/publishing/ichim03/129C.pdf (accessed: 07/18/2022)
126. Pillay R. (2001) EROS: An Open Source Multilingual Research System for Image Content Retrieval dedicated to Conservation-Restoration exchange between Cultural Institutions. 2001. // URL: https://www.academia.edu/17459482/EROS_An_Open_Source_Multilingual_Research_System_for_Image_Content_Retrieval_dedicated_to_Conservation_Restoration_exchange_between_Cultural_Institutions (accessed: 07/18/2022)
127. Informatization of accounting and stock work. Sat. articles // Responsible. author-compiler Yumasheva J. Yu. M.: State Historical Museum. Proceedings of GIM. 174. 2008. Issue. 166 p.
128. Chen C., Wactlar H.D., Wang, Kiernan K. Digital imagery for significant cultural and historical materials // International Journal on Digital Libraries. 2005. № 5(4). Pp. 275–286. URL: https://doi.org/10.1007/S00799-004-0097-5 https://www.academia.edu/2470397/Digital_imagery_for_significant_cultural_and_historical_materials_An_emerging_research_field_bridging_people_culture_and_technologies (accessed: 07/18/2022)
129. Cappetellini V., Maitre H., Pitas I., Piva A. Guest editorial: Special issue on image processing for cultural heritage // IEEE Trans. on Image Processing. 2004. № 13. Vol. 3. Pp. 273–276.
130. Barni M., Beraldin J.-A., Lahanier C., Piva A. Special issue on signal processing in visual cultural heritage // IEEE Signal Processing Magazine. 2008. № 25. Vol. 4. Pp. 2–127.
131. Postma E., Herik J., Lubbe J. Pattern recognition in cultural heritage and medical applications // Pattern Recognition Letters. 2007. № 28. P. 6.
132. Coddington J. (eds.), Stork D. Computer Image Analysis in the Study of Art // SPIE (The international society for optics and photonics). 2008. Vol. 6810.
133. Stork D., Coddington, J., Bentkowska-Kafel A. (eds.) Computer Vision and Image Analysis of Art // SPIE (The international society for optics and photonics). 2010. Vol. 7531.
134. Padfield J., Saunders D., Cupitt J., Atkinson R. Improvements in the Acquisition and Processing of X-ray Images of Paintings // National Gallery Technical Bulletin. Vol. 23. Pp. 62–75. URL: http://www.nationalgallery.org.uk/technical-bulletin/padfield_saunders_cupitt_atkinson2002 (accessed: 07/18/2022)
135. Oliver L., Healy F., Roy A., Billinge R. The Evolution of Rubens’s «Judgement of Paris» (NG194) // National Gallery Technical Bulletin. Vol. 26. Pp. 4–22. URL: http://www.nationalgallery.org.uk/technical-bulletin/oliver_healy_roy_billinge2005 (accessed: 07/18/2022)
136. Dunkerton J. Tintoretto’s Underdrawing for «Saint George and the Dragon» // National Gallery Technical Bulletin. Vol. 28. Pp. 26–35. URL: http://www.nationalgallery.org.uk/technical-bulletin/dunkerton2007 (accessed: 07/18/2022)
137. Saunders D., Burmester А., Cupitt J., Raffelt L. Recent Applications of Digital Imaging in Painting Conservation: Transportation, Colour Change and Infrared Reflectographic Studies // Studies in Conservation 45. No. sup1 (2000). Pp. 170–76. DOI:10.1179/SIC.2000.45.SUPPLEMENT-1.170 (accessed: 07/18/2022)
138. Pillay R. A new Concept in high Resolution Internet Image Browsing // 10th International Conference on Electronic Publishing (ELPUB). 2006. URL: https://www.academia.edu/11143927/A_new_Concept_in_high_Resolution_Internet_Image_Browsing (accessed: 07/18/2022)
139. Cotte P. Spectral imaging of Leonardo Da Vinci’s Mona Lisa: A true color smile without the influence of aged varnish // Conference on Colour in Graphics, Imaging, and Vision. 2006. URL: https://www.academia.edu/72708015/Spectral_imaging_of_Leonardo_Da_Vincis_Mona_Lisa_A_true_color_smile_without_the_influence_of_aged_varnish (accessed: 07/18/2022)
140. Cotte P., Dupraz D. Spectral imaging of Leonardo Da Vinci’s Mona Lisa: An authentic smile at 1523 dpi with additional infrared data. 2007 // URL: https://www.academia.edu/8486318/Spectral_imaging_of_Leonardo_Da_Vinci_s_Mona_Lisa_An_authentic_smile_at_1523_dpi_with_additional_infrared_data (accessed: 07/18/2022)
141. Berezhnoy I., Postma E., van den Herik J. Digital analysis of Van Gogh’s complementary colours //. In Proc. of 16th Belgian-Dutch Conference on Artificial Intelligence, (BNAIC’04). 2004. Pp. 163–170 (accessed: 07/18/2022)
142. Berezhnoy I., Postma E., van den Herik J. Computer analysis of Van Gogh’s complementary colours. // Pattern Recognition Letters. 2007. № 28. 6. Pp. 703–709 (accessed: 07/18/2022)
143. Pitzalis D. Database Management and Innovative Applications for Imaging Museum Laboratories // Safeguard Cultural Heritage-Understanding Understanding & Viability for the Enlarged Europe. 2006. URL: https://www.academia.edu/2699946/Database_Management_and_Innovative_Applications_for_Imaging_Museum_Laboratories (accessed: 07/18/2022)
144. Lewis P.H., Martinez K., Abas F.S., Fauzi M.F.A., Chan S.C.Y., Addis M.J., Stevenson J. An Integrated Content and Metadata Based Retrieval System for Art // IEEE Transactions on Image Processing. 2004. № 13(3). Pp. 302–313. URL: https://doi.org/10.1109/TIP.2003.821346
145. Opredelenov V. Digital photography of works of art // Museum. 2010. No. 6. p. 43.
146. Pillay R. Two-dimensional multi-spectral digitization and three-dimensional modelling of easel paintings. 2008 // URL: https://www.academia.edu/17459472/Two_dimensional_multi_spectral_digitization_and_three_dimensional_modelling_of_easel_paintings (accessed: 07/18/2022)
147. Berezin A.V., Ivanova E.Yu. Technical and technological study of the portrait heritage of F.S. Rokotov from the collection of the State Historical Museum. Confirmation of the authorship of the artist after the restoration // GOSNIIR. Seminar “Research and restoration of the works of F.S. Rokotov from the collection of the State Historical Museum. 06/28/2018. URL: https://www.gosniir.ru/about/news-archive/gosniir-news/rokotov.aspx (date of access: 07/18/2022)
148. Murashov D.M., Berezin A.V., Ivanova E.Yu. Measurement of texture parameters of images obtained under directional illumination // Collection of proceedings of ITNT-2019 [Text]: V int. conf. and youth. school "Inform. technologies and nanotechnologies”: May 21–24: in 4 volumes / Samar. nat.-research. un-t im. S. P. Koroleva (Samar. Univ.), Institute of Systems. processed fig. RAN-fil. FSRC "Crystallography and Photonics" RAS; [ed. R.V. Skidanov]. Samara: New technology, 2019. Vol. 2: Image processing and remote sensing of the Earth. 2019. p. 522–530.
149. Hookk D.Y. From illusions to reality: transformation of the term «virtual archaeology»// Archaeol Anthropol Sci. 2016. № 8. Pp. 647–650. URL: https://doi.org/10.1007/s12520-014-0201-8 (accessed: 07/18/2022)
150. Ranocchia G. Virtual unrolling and deciphering of Herculaneum rolls by X-ray phase-contrast tomography // 28th International Congress of Papyrology. Barcelona. 1–6 August 2016. URL: https://www.academia.edu/27856443/Virtual_unrolling_and_deciphering_of_Herculaneum_rolls_by_X_ray_phase_contrast_tomography_28th_International_Congress_of_Papyrology_Barcelona_1_6_August_2016?email_work_card=title (accessed: 07/18/2022)
151. Gladkova E.S., Zhukova E.V., Margaryants N.B., Sirro S.V., Volynsky M.A. Possibilities of the method of high-resolution optical coherence tomography in the study of easel tempera paintings // Program of the International Scientific and Practical Conference "Neradov Readings: Storage, Research, Restoration of Museum Items and Collections History, Current State and Development Prospects". State Russian Museum. April 25–29, 2022 URL: http://restoration.rusmuseum.ru/Programm-version%2022-04-2022.pdf (Accessed: 07/18/2022)
152. Danilyuk O.S. The use of digital copies as a way to ensure the safety of museum collections (from the experience of the Russian Museum of Ethnography) // Program of the International Scientific and Practical Conference "Neradov Readings: Storage, Research, Restoration of Museum Items and Collections History, Current State and Development Prospects". State Russian Museum. April 25–29, 2022 URL: http://restoration.rusmuseum.ru/Programm-version%2022-04-2022.pdf (Accessed: 07/18/2022)
153. Saleem Sahar N., Hawass Z. Digital Unwrapping of the Mummy of King Amenhotep I (1525–1504 BC) Using CT // Frontiers in Medicine. Vol. 8. 2021. URL: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmed.2021.778498/full DOI=10.3389/fmed.2021.778498. ISSN=2296-858X (accessed: 07/18/2022)
154. Technologies of digital photogrammetry for the digitization of archaeological objects: textbook.-method. allowance / authors: A. A. Denisova, N. O. Pikov, D. Yu. Hookk. 2nd ed., Spanish. and additional Krasnoyarsk: Sib. feder. un-t, 2021. 52 p. ISBN 978-5-7638-4469-6
155. Pozzi F., Rizzo A., Basso E., Angelin E.M., Sá S.F., Cucci C., Picollo M. Portable Spectroscopy for Cultural Heritage. 2021 // https://www.semanticscholar.org/paper/Portable-Spectroscopy-for-Cultural-Heritage-Pozzi-Rizzo/3651970035288504fece6e27794464d8f8386db7
156. Journal of Imaging. Special issue «Computer Vision and Robotics for Cultural Heritage: Theory and Applications» // URL: https://www.mdpi.com/journal/jimaging/special_issues/cv_robotics_cultural_heritage (accessed: 07/18/2022)
157. Da Rugna J., ét al. A framework for analysis of large database of old art paintings // Electronic Imaging. 2011. URL: https://www.semanticscholar.org/paper/A-framework-for-analysis-of-large-database-of-old-Rugna-Chareyron/e674e7bf6c44303bf8521d764198ee74f1e798d2 (accessed: 07/18/2022)
158. Sinclair A. The Intellectual Base of Archaeological Research 2004–2013: a visualisation and analysis of its disciplinary links, networks of authors and conceptual language // Internet Archaeology. № 42. URL: https://doi.org/10.11141/ia.42.8 URL: https://intarch.ac.uk/journal/issue42/8/index.html (accessed: 07/18/2022)
159. Cotte P. Authenticating Artsworks Through Statistical Methods. 2018. // URL: https://www.academia.edu/37483739/Pascal_Cotte_AUTHENTICATING_ARTSWORKS_THROUGH_STATISTICAL_METHODS (accessed: 07/18/2022)
160. D Documentation and Visualization Techniques for Cultural Resources and Museum Collections. Grant Number: P15AP00095 // National Park Service. URL: https://www.nps.gov/articles/000/3d-documentation-and-visualization-techniques-for-cultural-(accessed: 07/18/2022).
161. Zherebyatiev D.I., Koroleva S.V., Demidov M.Yu., Dryga D.O., Morozova V.I., Pashkovsky D.V. Experience in the implementation of the project for the digitization of museum collections using laser scanning and photogrammetry technologies for the project "Portal" Culture of the Russian Federation "" // The role of museums in the information support of historical science: a collection of articles / Author-compiler: E.A. Vorontsov; executive editor: L.I. Borodkin, A.D. Yanovsky. Moscow: Limited Liability Company "Publishing house "Eterna", 2015. 752 pp. ISBN 978-5-480-00300-0. DN WKQDDP.
162. Expo Dubai: digital «twin» of Michelangelo’s David completed // ANSA Latest News. 15.04.2021. URL: https://www.ansa.it/english/news/2021/04/15/expo-dubai-digital-twin-of-michelangelos-david-completed_21cf1c99-1373-4ef6-968d-9f696d7ed102.html (accessed: 07/18/2022)
163. Digital Heritage // UNESCO. URL: https://en.unesco.org/themes/information-preservation/digital-heritage (accessed: 07/18/2022)
164. Mudge M., Schroer C., Earl G., Martinez K., Pagi H., Toler-Franklin C., Rusinkiewicz S.M., Palma G., Wachowiak M., Ashley M., Matthews N., Noble T.A., Dellepiane M.. Principles and Practices of Robust, Photography-based Digital Imaging Techniques for Museums // VAST. 2010. URL: https://www.semanticscholar.org/search?q=Principles%20and%20Practices%20of%20Robust%2C%20Photography-based%20Digital%20Imaging%20Techniques%20for%20Museums&sort=relevance (accessed: 07/18/2022)
165. Explore how a computer sees art // The Harvard Art Museums. URL: https://ai.harvardartmuseums.org/about (accessed: 07/18/2022)
166. Introducing The Latest Tool In Art Authentication: AI // Jing Culture & Commerce. URL: https://jingculturecommerce.com/art-recognition-ai-art-authentication/ (accessed: 07/18/2022).
167. AI: A Museum Planning Toolkit // Goldsmiths, University of London. 2020. URL: https://themuseumsainetwork.files.wordpress.com/2020/02/20190317_museums-and-ai-toolkit_rl_web.pdf (accessed: 07/18/2022).
168. Operation Night Watch: How Rijksmuseum Tapped AI To Restore A Rembrandt // Jing Culture & Commerce. URL: https://jingculturecommerce.com/rijksmuseum-rembrandt-night-watch-ai-restoration/ (accessed: 07/18/2022).
169. IIIF for Machine Learning // URL: https://iiif-ml-workshop.netlify.app/docs/machine-learning-iiif/intro (accessed: 07/18/2022)
170. Klimt vs. Klimt. Project // Google’s Art and Culture. URL: https://artsandculture.google.com/project/klimt-vs-klimt; https://artsandculture.google.com/story/bgXxLsdwpiFriQ (accessed: 07/18/2022)
171. Albertson G., Renta Fellow A. de la. After Three Hundred Years of Fading, a Dutch Masterpiece Is Digitally Restored // The Met. June 20, 2019. URL: https://www.metmuseum.org/blogs/collection-insights/2019/margareta-haverman-vase-of-flowers-digital-conservation?fbclid=IwAR2wBr-g3_fuygoaZ_JQ1XSl84Y9Vq3W2S0UB1Kb1sZKGxNr8ZHM9bC8RTY (accessed: 07/18/2022)
172. Frank S.J., Frank A.M. A Neural Network Looks at Leonardo’s(?) Salvator Mundi. 2020 // Cornell University. arXiv.org. 21 May, 2020. URL: https://arxiv.org/abs/2005.10600 (accessed: 07/18/2022).
173. Leibson S. Authenticating Rembrandts: CNNS plus image entropy identify the real paintings among the copies // Intel blogs. June 3, 2019. URL: https://blogs.intel.com/psg/authenticating-rembrandts-cnns-plus-image-entropy-identify-the-real-paintings-among-the-copies/ (accessed: 07/18/2022).
174. Sabetsarvestani Z., Sober B., Higgitt C., Daubechies I., Rodrigues M.R.D. Artificial intelligence for art investigation: Meeting the challenge of separating x-ray images of the Ghent Altarpiece // Science Mag. Org. URL: https://advances.sciencemag.org/content/5/8/eaaw7416?fbclid=IwAR1nPJXyB5ln-ruEv5JCJW_mCXSJE_839o9wBfHO7HKI7fEK4dGCK4yWhs8 (accessed: 07/18/2022).
175. Sutton B. Researchers train AI to attribute paintings based on detailed brushstroke analysis // The Art Newspaper. 04.01.2022. URL: https://www.theartnewspaper.com/2022/01/04/artificial-intelligence-attributes-paintings-brushstroke-analysis (accessed: 07/18/2022).
176. Ji F., McMaster M.S., Schwab S. et al. Discerning the painter’s hand: machine learning on surface topography // Herit Sci. 2021. № 9. Рр. 152. URL: https://doi.org/10.1186/s40494-021-00618-w (accessed: 07/18/2022).
177. Drimmer S. How AI is hijacking art history. 2021. 1 November // The Conversation. Academic rigour, journalistic flair. URL: https://theconversation.com/how-ai-is-hijacking-art-history-170691 (accessed: 07/18/2022).
178. Project: «Principal Components» // The National Museum. URL: https://www.nasjonalmuseet.no/en/about-the-national-museum/collection-management---behind-the-scenes/digital-collection-management/project-principal-components/ (accessed: 07/18/2022).
179. Ukhanova E.V., Zhizhin M.N., Andreev A.V., Poida A.A., Ilyin V.A. Life portrait of Ivan the Terrible: visualization of the extinct monument by natural science methods // Ancient Russia. Questions of medieval studies. 2019. No. 2(76). With. 13–29. DOI: 10.25986/IRI.2019.76.2.002. EDN DQBAYB.
180. Ukhanova E.V., Zhizhin M.N., Andreev A.V. New results of visualization of the lost miniatures of the Khludov Psalter of the middle of the 9th century. natural science methods // Actual problems of theory and history of art. 2021. No. 11. p. 244–255. DOI: 10.18688/aa2111-02-20. – EDN HJFSMN.
181. AI in relation to GLAMS task force. Report and recommendations // Europeana pro. URL: https://pro.europeana.eu/project/ai-in-relation-to-glams (accessed: 07/18/2022).
182. Murray J.D.; VanRyper W. Encyclopedia of graphics file formats // Bonn; Sebastapol, CA: O'Reilly & Associates. URL: https://archive.org/details/mac_Graphics_File_Formats_Second_Edition_1996/page/n689/mode/2up (accessed: 07/18/2022).
183. Bourke Р., Diprose P., Rattenbury D. A Beginners Guide to Bitmaps. November 1993 // URL: http://www.paulbourke.net/dataformats/bitmaps/ (accessed: 07/18/2022).

Результаты процедуры рецензирования статьи

В связи с политикой двойного слепого рецензирования личность рецензента не раскрывается.
Со списком рецензентов издательства можно ознакомиться здесь.

Известно, что за тысячелетия истории человечество смогло добиться различных научно-технических прорывов в сфере передачи и хранения информации. Разумеется, первым в этом ряде следует назвать появление осознанной речи, являющейся отличительной особенностью человека разумного, затем конечно появление письменности и, в особенности алфавита, книгопечатание, телефонов, фотография и кино, радио, в последние десятилетия стремительное развитие информационных технологий. Именно распространение последних привело к новым возможностям в науке, в том числе в рамках систематизации и каталогизации.
Указанные обстоятельства определяют актуальность представленной на рецензирование статьи, предметом которой являются информационные технологии в научно-исследовательской деятельности музеев. Автор ставит своими задачами рассмотреть основные этапы истории конструирования аппаратно-программных комплексов и развития технологий создания электронных изображений объектов историко-культурного, а также эволюции применяемых методов и технологий.
Работа основана на принципах анализа и синтеза, достоверности, объективности, методологической базой исследования выступает системный подход, в основе которого находится рассмотрение объекта как целостного комплекса взаимосвязанных элементов.
Научная новизна статьи заключается в самой постановке темы: автор стремится охарактеризовать эволюцию информационных технологий в научно-исследовательской деятельности музеев. Автор также предлагает периодизацию «внедрения электронных изображений предметов музейного хранения во внутримузейную деятельность».
Рассматривая библиографический список статьи, как позитивный момент следует отметить его масштабность и разносторонность: всего список литературы включает в себя свыше 180 различных источников и исследований, что уже само по себе говорит о той серьёзной подготовительной работе, которая проделана ее автором. Несомненным достоинством рецензируемой статьи является привлечение зарубежной литературы, в том числе на английском, французском и немецком языках. Автор достаточно подробно характеризует используемую литературу, в том числе помимо прочего привлекая «описания и научные отчёты о реализованных проектах, нацеленных на разработку и применение методов сканирования, цифрового фотографирования, 3х-мерной оцифровки музейных памятников, и использования электронных копий и разработанных технологий в научных исследованиях». Заметим, что библиография обладает важностью как с научной, так и с просветительской точки зрения: после прочтения текста читатели могут обратится к другим материалам по ее теме. В целом, на наш взгляд, комплексное использование различных источников и исследований способствовало решению стоящих перед автором задач.
Стиль написания статьи можно отнести к научному, вместе с тем доступному для понимания не только специалистам, но и широкой читательской аудитории, всем кто интересуется как музейным делом, в целом, так и информационными технологиями, в частности. Аппеляция к оппонентам представлена на уровне собранной информации, полученной автором в ходе работы над темой статьи.
Структура работы отличается определённой логичностью и последовательностью, в ней можно выделить введение, основную часть, заключение. В начале автор определяет актуальность темы, показывает, что «предложенная периодизация, как и хронологические границы выделенных периодов, не носят жесткого характера и могут сдвигаться в ту или иную сторону примерно на 3–5 лет в зависимости от исторических обстоятельств и историографических фактов». Примечательно, что автор выделяет нулевой этап от середины 1970-х – начало 1980-х гг., для которой характерна «постановка проблемы описания музейных предметов и дополнения электронных каталогов изображениями; сканирование слайдотек музеев проекционными сканерами». Помимо нулевого автор выделяет 4 этапа, наглядно показывая различные составляющие в таблице.
Главным выводом статьи является то, что «знание историографии, содержания, технических и технологических решений, результатов и выводов, полученных в наиболее значимых проектах, способно помочь исследователям оптимизировать дальнейший научный поиск».
Представленная на рецензирование статья посвящена актуальной теме, вызовет читательский интерес, а ее материалы могут быть использованы как в учебных курсах, так и в рамках активизации научно-исследовательской работы в музеях.
В целом, на наш взгляд, статья может быть рекомендована для публикации в журнале «Историческая информатика».