按圖索驥：發掘歷史照片的拍攝地

「中外攝影對著拍——紀念中國改革開放40年攝影展」的「特約中國攝影師」招募環節剛剛截止報名，與36幅藍本照片對應的中國作品仍「虛位以待」、正在徵集中。對於「對著拍」來說，面對幾十年前國外攝影家拍攝的同一場景再行拍攝是一種很重要的方法。有的國外攝影家的作品指明了拍攝城市，但未指明具體地點，還有的因為種種原因連城市也沒有標明。那麼，對於這樣的歷史照片，能否通過現代技術手段和互聯網等新型平台來準確找到照片拍攝地點呢？國內外的一些實例可以為我們提供有趣而有價值的參考。

今年年初，「風景舊曾諳——館藏西湖老照片影像資料集萃」展覽在杭州西湖博物館開展。展覽萃聚了230多張清末民國時期的西湖老照片，用黑白影像串聯起了一部關於西湖的近代史。展覽照片中，有22張老照片，還沒有被找到它們的拍攝地。展覽主辦方的研究人員比對了近萬張老照片，查遍了手頭的文獻資料，也沒能確切辨別這些照片中的景點景名。因此，他們設計了「西湖博物館小跟班」小程序，有一個「識別老照片出生地」的小遊戲，號召全民動員，凡是提供了有價值的線索，就會獲得一份大禮。

自攝影術發明以來，照片就成為了人類記錄文明、重現歷史的重要載體之一。一座城市的歷史照片檔案,不單單是提供給歷史學者的研究依據,更重要的是反映一段時期城市建築風貌、社會發展、經濟盛衰、文化變遷等最直觀的歷史佐證。當照片檔案作為重現城市歷史的客觀佐證時，對照片檔案真實性和實際價值的考證與評估就顯得尤為重要。

眾人拾柴

英國攝影師約翰·湯姆遜（John Thomson）自1870年秋開始中國內地及台灣之行，足跡到達過廣州、汕頭、福州、廈門等地。他從香港乘船經佛山到三水，由此進入北江，而後溯流而上。他在中國拍攝下的風物即景彙集成大型攝影集《晚清碎影——約翰·湯姆遜眼中的中國》及同名攝影展，陸續在全國範圍內傳播展出並引發熱議。值得注意的是，湯姆遜在中國之行中拍了許多照片，一部分並沒有標明拍攝對象和具體拍攝地點。

約翰·湯姆遜（John Thomson）《珠江風景》

展覽在廣州博物館展出時，一幅攝有古塔的題為《珠江風景》的照片被特別放大作為標牌置於展廳的進口處，引起許多參觀者的議論——照片中的塔在哪裡呢？由此，引發了個別人對湯姆遜照片的追索與探究。2009年，廣東教育學院一位鄧姓退休教師經過研究和實地考察，查明其中15幅照片的12個拍攝地點。為了證實照片的拍攝地，鄧老師對其中的景觀進行了重拍，由此見證了歷史地理的變遷。據聞，該老師的發現引起了廣東清遠市有關部門的重視。當時的清新縣政府出資修繕政江塔，而政江塔是仿照鰲頭塔建造的，140年前的湯姆遜拍攝的鰲頭塔照片對於修繕政江塔具有重要的參考價值。

個人出於興趣或工作的尋訪和「人肉」是途徑之一，在國際上，以眾包項目形式讓民眾修復失落的歷史檔案，已經成為越來越多檔案館和博物館的思路。

幾個世紀以來，紐約經歷了好幾次大規模重建和改造，街道、建築和車軌早已面目全非。它們曾經的樣子只存在於老照片、舊地圖和一部分人的記憶里。紐約公立圖書館就擁有數千張關於紐約城的舊照片。但因為年代久遠，且大多數照片都只有一個模糊的描述，比如「紐約高架」，沒有人知道它們在哪裡、在什麼時候被拍攝，以及它們講述了什麼故事。

在這種語焉不詳的情況下，這些資料與城市歷史脫節了。因此，這些老照片儘管珍貴卻難以被歸檔使用，只能被人遺忘，這無疑是對圖書館空間和歷史資源的浪費。為了找回斷檔的城市歷史，紐約公立圖書館開啟了一個眾包項目，希望能利用紐約人的集體記憶和知識為這些照片找到出處。

項目負責人設計了一個名為「勘測員」（Surveyor）的網站，在老照片和現代地圖之間作了連接。進入網站以後，屏幕左側會出現一張隨機的舊照片，使用者需要根據它的描述，將它可能所在的位置定位到屏幕右側的地圖上即可。

自這個項目開啟以來，已經有600多張照片被標記。一旦有多人同時標記同一張照片，項目負責人就會查看他們標記的是否在同一個位置。一旦某張照片的地址被確認，它就可以被歸檔，以便於今後進行搜索。顯然，一些具有特徵的照片更容易被識別。比如布魯克林大橋這種標誌性設施或建築，而現在已經被拆除的紐約第三大道高架線路就比較難被辨認出來。

「勘測員」作為一個眾包項目，對參加修復的用戶並沒有設置什麼獎勵措施，對於並不熟悉紐約的「外鄉人」來說，也幫不上什麼忙，但是我們能感受到這些老照片的魅力。而其他城市的文化機構也可以從紐約公立圖書館學習這種重新歸檔歷史資料的思路。此外，「勘測員」也是一個名為「紐約空間/時間目錄」的大項目中的一部分，從2015年起就為這個項目建立了歷史變化中的紐約地圖，以及一個眾包識別舊建築的在線遊戲「建築調查員」（Building Inspector）。下一步，開發者會整合這些資料，創建一個可交互地圖，裡面不僅包括地理標記照片，還包括圖書館內所有的歷史文件（地圖、信件、黃頁等）。而它們的最終價值就是將歷史和現在相連。

技術助力

在計算機深度學習技術日益發展的今天，用新技術找出照片的拍攝地點也成為了可能。

研究者李炬毫無保留地介紹了他用地理信息系統（Geographical Information System，簡稱為GIS）輔助定位老照片的拍攝地點的經驗。他利用谷歌地圖復原了19世紀60年代華工修建的中央太平洋鐵路的原始路徑，精確定位了1860年左右中央太平洋鐵路公司的專職攝影師哈特（Alfred Hart）拍攝的365幅照片中的340多張的地點，使用GIS輔助定位的方法獲得了老照片的經緯度信息，並成功利用這些信息到現場拍攝了一多半的對比照片。

地理信息系統，是隨計算機科學發展而出現的一門綜合性學科，將地理學、衛星遙感技術與計算機科學結合在一起，利用計算機和互聯網，輸入、存儲、分析、顯示和傳輸地理數據，將地圖這種獨特的視覺化效果和地理分析功能、資料庫操作集成在一起。當然，如果一次都沒有沿調查的路線走過，即使再高明的GIS專家，也很難找到老照片的拍攝地點；如果僅僅依靠歷史照片提供的文字信息去尋找拍攝地，費時費力，效率低下，而且很多地點會錯過。這項技術需要人工和科技的默契配合。

卡內基梅隆大學的研究者發明出一種利用計算機分析照片的技術，這種技術可以分析一張單獨照片並確定出這張照片最有可能的拍攝地點。這項技術是通過分析富力克在線圖片庫中數以億計的經過全球定位的圖片來實現的。它通過分析照片的成分，得出照片的線條數量以及矢量方向是如何通過色素和材質構成的。

「看起來視覺世界並不像你猜測的那樣有那麼多模稜兩可的場景，找出照片拍攝的地理位置是一個很難但可行的電腦圖像處理技術。」此項技術的發明者之一詹姆斯·海斯（James Hayes）說。海斯表示，很多在線圖片多少有些地理標籤，不過這些描述可能經常有錯誤或者太過於寬泛，例如一張美國大峽谷的照片被標記為美國。圖片定位演算法可以隨時定位諸如巴黎聖母院等地標建築的照片。更令人驚訝的是，它可以分辨出巴薩羅納的一個狹小街道是一個典型的地中海村落，而不是美國小巷。

谷歌也上線了一項與之類似的新技術。谷歌的計算機視覺專家托比亞斯·維揚德（Tobias Weyand）開發了一個新的人工智慧系統PlaNet，能快速判斷照片在全球範圍內的拍攝地點。這一深度學習系統學習了超過9000萬張帶地理位置標籤的照片，從而可以基於位置去完成模式識別。簡單來說，這一系統能將照片分解為像素，並將這些像素與記憶庫中的信息進行交叉比對。在使用230萬張照片進行的測試中，PlaNet識別照片拍攝地的準確率為48%。目前看來，這一數字並不驚人，但《麻省理工科技評論》指出，PlaNet的表現已經略好於人工，因為人腦無法記憶如此多的生態和文化線索。而如果利用更多照片去學習，那麼PlaNet還有能力變得更好。

帶有當地標誌性建築的圖當然不難識別，那如果是不知名的街頭巷尾呢？谷歌的機器學習工程師在這個問題上做了點研究。按照人類大腦的工作方法，判斷「這張圖是在哪兒拍的」時，你會調動起所有的知識和經驗，尋找圖片背後的信息。比如畫面中的文字信息、植物生長地域、建築風格等，谷歌讓計算機模擬了這個推理的過程。接下來，工程師從網上找來1.26億張包含地址信息的各個時期的圖片當做「食材」，投入到機器學習演算法之中，讓計算機去認識、學習不同地方的圖片有哪些特徵。每一張圖都會對應一個區域方塊，這些信息構成了龐大的資料庫，機器人相當於掌握了判斷事物的「經驗和知識」，可以根據圖片里的細節判斷地理位置了。

文章刊發於《中國攝影報》·2018年·第51期·1版

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