Sažetak
Primjena umjetne inteligencije (UI) u multispektralnoj i hiperspektralnoj analizi značajno proširuje mogućnosti istraživanja pisane kulturne baštine. Klasične metode poput PCA,
ICA i linearnih modela spektralnog unmixinga ograničene su pretpostavkom linearnosti i stabilnih spektralnih potpisa, što u povijesnim rukopisima često nije zadovoljeno zbog nelinearnog miješanja pigmenata, utjecaja podloge i degradacije veziva. U radu se analiziraju teorijske osnove spektralne reflektancije, kalibracije (IRF) i multivarijantne obrade podataka te se razmatra doprinos dubokog učenja u modeliranju nelinearnih interakcija pigment-vezivo-podloga. Na primjerima iluminiranih rukopisa 14. i 15. stoljeća pokazuje se kako kombinacija hiperspektralne analize i naprednih algoritama omogućuje precizniju identifikaciju pigmenata, detekciju naknadnih intervencija i poboljšanje čitljivosti degradiranog teksta. Rezultati potvrđuju da UI predstavlja metodološki iskorak u nerazornoj dijagnostici kulturne baštine.
Ključne riječi
umjetna inteligencija hiperspektralna analiza spektralni unmixing pisana baština identifikacija pigmenata
