不拆封也能看,開源演算法「透視」300 多年前密封信件

作者 | 發布日期 2021 年 03 月 09 日 16:30 | 分類 尖端科技 , 科技趣聞 Telegram share ! follow us in feedly


史料,是歷史研究所需的重要材料,幫助後人認識、解釋、重構歷史痕跡。眾多史料裡,書信是重要類別。

現代信封開始使用之前,人們習慣用稱為「鎖信」(letterlocking)的複雜方式摺疊,再用蠟密封,並裝上防篡改裝置。這方式當時視為全球通信安全的基礎。

MIT 圖書館管理員 Jana Dambrogio 曾介紹:

「鎖信」持續了幾世紀,不論名人還是普通民眾都在使用。「鎖信」最早於一批梵蒂岡祕密檔案發現,可追溯至 1494 年。

Jana Dambrogio 與倫敦國王學院早期現代英國文學講師 Daniel Starza Smith 及「解鎖歷史」(Unlocking History)研究小組,一起將「鎖信」發展為研究領域

一般情況下,「鎖信」保存的信件,人們只有剪開才能讀信,不過對歷史學家來說,簡單粗暴的方式無疑是破壞史料。最近一項技術幫助歷史學家解決這難題:科學家首次不打開、不破壞信件下「閱讀」封印的古老信件。

沒錯,科學家有透視能力了!

「透視」書信首次達成

3 月 2 日,研究成果發表於《自然》子刊《自然通訊》(Nature Communications),題為《Unlocking history through automated virtual unfolding of sealed documents imaged by X-ray microtomography》(解鎖歷史:基於 X 光微斷層掃描成像的密封文件自動虛擬展開)。

論文作者來自 MIT(圖書館、電腦科學和人工智慧實驗室)、Adobe 研發中心、英國倫敦國王學院、倫敦瑪麗女王大學、荷蘭烏得勒支大學、萊頓大學、內梅亨大學。MIT 官網介紹,這項突破性的研究是史料保護者、歷史學家、工程師、成像專家和其他學者跨國界、跨學科合作的結果。

研究團隊用文藝復興時期的歐洲信件示範,達成不打開、不破壞下「閱讀」密封信件。研究員還原編號為 DB-1627 的信件:寫於 1697 年 7 月 31 日,出自法國商人 Jacques Sennacques 之手。他向堂兄 Pierre Le Pers 請求提供 Daniel Le Pers 的死亡通知副本。

值得一提的是,計算分析前,研究員只知道寫在郵件表面的收件人姓名。

「虛擬展開」演算法已開源

研究團隊運用的是自動計算扁平化演算法。論文介紹,計算扁平化演算法目前功地應用於損壞的歷史文獻 X 光微斷層掃描,但僅限卷軸、書籍、僅摺疊過一兩次的文件。

比起上述情況,研究團隊要解決的難題是:重建「鎖信」信件錯綜複雜的褶皺和縫隙。研究團隊思路是逆向工程,也就是說,信件本身就是研究歷史通信安全方法的關鍵資料庫。

他們觀察到信件防篡改鎖定機制,主要透過不可逆的破壞阻止攔截者,接收者借助機制檢測所謂的「中間人」攻擊──藉助這機制,研究員可給信件打個安全分數。不過基於特殊設計,信件只有在預定目的地才能打開。因此研究人員要設計系統,還得經由已打開的信件推斷。

具體來講,研究對象是「布里耶納收藏」(Brienne Collection),這是歐洲郵政局長的箱子,裡面裝有 1680~1706 年未遞送的信件。有 3,148 件已編目物品,包括 2,571 封打開信件、碎片和其他文件,以及 577 個未打開的郵包。

下圖展示團隊主要研究的 4 個郵包。

(Source:Nature,下同)

他們利用高對比度延遲積分 X 射線微電腦斷層掃描(X-ray microtomography,XMT)產生的高解析度體積掃描,開發出「虛擬展開」(virtual unfolding)方法,即完全自動、重建和虛擬展開信件成像的立體掃描方法。

如下圖所示,沒有任何關於信包摺疊形狀的先驗訊息下,這方法會生成:

  1. 摺疊後的信件 3D 重建。
  2. 對應的表示平面狀態的 2D 重建
  3. 3D 與 2D 映射
  4. 信件底層表面
  5. 每個信包摺痕圖案的平面圖

過程簡單來講就是:

先用 X 光顯微成像技術掃描信件,得到 3D 模擬。

再用演算法辨識、區分信件每層:這原理是墨水和信紙會形成不同反差,信裡內容會展現。目前演算法已開源

對歷史學家和文物保護人員來說,即便是信件的摺痕和縫隙,都是很有價值的證據。能無損取得信件內容,是歷史文獻研究的一大進步。將演算法與其他學科相融合,促進其他領域研究發展,也許是這項研究最大的意義所在。

正如論文合著者之一、萊頓大學 Nadine Akkerman 所言:

我們取得的成就不僅是打開無法打開的信件,閱讀難以閱讀的內容,還展示真正跨學科工作如何打破界限,調查人文學科無法獨立解決的內容。

(本文由 雷鋒網 授權轉載;首圖來源:MIT