每一位画家的作品都有其独一无二的属性，包括构图、光照分布、色彩选择和笔触等。通过这些属性可以对艺术品的真伪进行鉴定。

数字化的艺术图像分析和鉴定起源于20世纪90年代中期。

艺术图像分析与鉴定研究有两种方法：显式方法和隐式方法。显式方法通过分割笔触、抽取光照、颜色等属性来判定艺术品的真伪或识别画家。显式方法通常从图像的颜色和纹理特征中抽取属性。隐式方法则不提取光照、颜色和笔触等属性，直接通过分析图像的统计特性来判定艺术品的真伪或画家识别。常用的图像统计特性包括方向空间特征、傅里叶谱相关的特征以及图像的独立元。有的学者采用深度学习的方法以端到端的方式从图像中判别画家。这也属于隐式方法。

艺术图像分析与鉴定可以广泛应用于艺术图像的分类、检索、增强、修复、虚拟重构、以及艺术家和艺术史研究等。