智能文化镜：一款分析陶瓷视觉元素的应用
摘要
本研究开发的 “智能文化镜头（Smart Culture Lens）” 是一款融合陶瓷视觉元素分类系统与人工智能（AI）技术的移动应用。用户可通过智能手机拍摄陶瓷照片，应用会自动分析陶瓷的颜色、形态、材质、图案等视觉元素，并基于这些元素搜索相似陶瓷。为实现这一功能，研究首先定义了颜色、形态、材质、图案等视觉元素作为陶瓷外观分类标准，建立了陶瓷视觉元素分类系统；其次，通过博物馆实地拍摄和网络收集，获取了 7346 件陶瓷的 19610 张图像，利用上述分类系统对图像进行标注，构建了数据集；接着，基于该分类系统训练了 Faster R-CNN 和 Mask R-CNN 两种主流目标检测模型，通过训练后的模型识别输入图像的视觉元素及掩码，再利用 k-means 算法提取区域代表颜色。模型性能表现良好，形态、材质、图案一级类别的平均精度分别达到 0.87、0.89 和 0.72，证明所收集的数据和建立的分类系统具有实用价值；最后，将上述开发成果应用于移动应用开发，并通过用户体验测试验证了应用的实用性。该研究将 AI 技术与文化遗产相结合，让人们能以全新视角直观探索文物，区别于传统文物探索方式，其开发的详细流程也为 AI 技术在文化遗产领域的应用提供了参考。
#文化数字化 #智能化技术 #智能化设计 #交互设计 #数字 #视觉设计 #陶瓷 #文化遗产 #sci #ieee
摘要
本研究开发的 “智能文化镜头（Smart Culture Lens）” 是一款融合陶瓷视觉元素分类系统与人工智能（AI）技术的移动应用。用户可通过智能手机拍摄陶瓷照片，应用会自动分析陶瓷的颜色、形态、材质、图案等视觉元素，并基于这些元素搜索相似陶瓷。为实现这一功能，研究首先定义了颜色、形态、材质、图案等视觉元素作为陶瓷外观分类标准，建立了陶瓷视觉元素分类系统；其次，通过博物馆实地拍摄和网络收集，获取了 7346 件陶瓷的 19610 张图像，利用上述分类系统对图像进行标注，构建了数据集；接着，基于该分类系统训练了 Faster R-CNN 和 Mask R-CNN 两种主流目标检测模型，通过训练后的模型识别输入图像的视觉元素及掩码，再利用 k-means 算法提取区域代表颜色。模型性能表现良好，形态、材质、图案一级类别的平均精度分别达到 0.87、0.89 和 0.72，证明所收集的数据和建立的分类系统具有实用价值；最后，将上述开发成果应用于移动应用开发，并通过用户体验测试验证了应用的实用性。该研究将 AI 技术与文化遗产相结合，让人们能以全新视角直观探索文物，区别于传统文物探索方式，其开发的详细流程也为 AI 技术在文化遗产领域的应用提供了参考。
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