3D 可視化技術(shù)在企業(yè)協(xié)同辦公管理中的應(yīng)用

曹為剛,倪美玉

(浙江科貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院電子信息系,浙江 金華 321019)

0 引言

目前,可視化技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于多種研究中。可視化技術(shù)主要包括科學(xué)計算現(xiàn)代化、信息可視化以及數(shù)據(jù)可視化。 因此,可視化技術(shù)是對大量數(shù)據(jù)進行解釋的有效手段[1]。 可視化技術(shù)能夠?qū)?shù)據(jù)映射成為物體的幾何圖元,并且能將幾何圖元描繪成為圖像或者圖形[2]。 3D 可視化技術(shù)作為諸多可視化技術(shù)中的一種,在信息技術(shù)領(lǐng)域不斷發(fā)展,應(yīng)用的范圍不斷擴展。 其中就包括企業(yè)協(xié)同辦公管理。 協(xié)同辦公是企業(yè)在辦公和管理過程中,解決資產(chǎn)管理、業(yè)務(wù)管理以及信息交流等一些常規(guī)協(xié)同功能,以及實現(xiàn)即時溝通、移動辦公和數(shù)據(jù)共享等需求的一種方法[3-4]。 當(dāng)前,企業(yè)的協(xié)同辦公管理主要追求成本低、性能高的智能化管理。3D 可視化技術(shù)能夠在一定程度上滿足企業(yè)協(xié)同辦公管理的這些需求。 本文研究了3D 可視化技術(shù)在企業(yè)協(xié)同辦公管理中的應(yīng)用。

1 3D 可視化的圖像和視頻幀技術(shù)

1.1 視頻鏡頭分割

在企業(yè)協(xié)同辦公管理中,3D 可視化技術(shù)主要用于處理辦公過程中的圖片或者視頻鏡頭。 3D 可視化技術(shù)的主要處理方式是對視頻或者圖片進行分割,進而提取關(guān)鍵幀。 在企業(yè)協(xié)同辦公管理中,企業(yè)各個部門或者多個企業(yè)的相關(guān)鏡頭一般是一次的連續(xù)性拍攝[5-6]。 為了更好地提取出視頻的層次性,本研究將企業(yè)協(xié)同辦公管理中的鏡頭從更加廣義的角度進行定義,利用非監(jiān)督式聚類算法進行視頻分割。 這種算法能夠從數(shù)據(jù)樣本集合中提取出樣本所隱含的結(jié)構(gòu)[7]。本研究在處理協(xié)同辦公管理的鏡頭數(shù)據(jù)時,主要采用的是迭代自組織數(shù)據(jù)分析算法(iterative self-organizing data analysis,ISODATA)。 由于顏色直方圖的計算量較小,可通過直方圖表示圖像間距特征,體現(xiàn)視頻幀間的相似度。 首先,選擇合適的顏色空間、量化策略。 為了確保最終應(yīng)用于企業(yè)協(xié)同辦公管理的顏色空間與計算機所檢測的結(jié)果近似,選擇與人類感知度近似的顏色空間,并且將顏色分為不同的直方圖[8]。 顏色空間有Musell 空間和色調(diào)、飽和度、明度(hue,saturation,value,HSV)空間。 對這些直方圖進行顏色檢索,結(jié)果表明HSV 的計算更為簡單,并且效果與Musell 一致。因而本研究采用HSV 空間。 HSV 包括Hue、Saturation以及Value 三個變量。 將這三個變量分為5、5 和12 三個等級,并對這三個等級的顏色直方圖進行定義,如式(1)所示。

式中:HC為一種顏色的表示;h0,0,0為HSV 的(0,0,0)顏色直方圖表達式;hi,j,k為視頻鏡頭所有幀,例如h11,4,4指視頻幀中色調(diào)、飽和度、明度分別為11、4、4 的點數(shù)與總點數(shù)的比值。

因此,相似度尺度函數(shù)S表示為:

式中:f′j為第k個聚類中所包含的元素;Nk為第k個聚類的元素。

聚類完成后,需要對算法進行檢驗,并對閾值的取值進行分析。 實際鏡頭邊界與檢測鏡頭邊界的比較如表1 所示。

表1 實際鏡頭邊界與檢測鏡頭邊界的比較Tab.1 Comparison of real shot boundary and detection shot bourdary

從表1 中可以看出,部分實際鏡頭與檢測鏡頭之間是完全重合的。 與檢測鏡頭相比,實際鏡頭只存在一些較小的變化。 這可能是由于實際鏡頭中存在一些噪聲或者鏡頭的移動。 除此之外,該結(jié)果表明非監(jiān)督式聚類算法在協(xié)同辦公管理中相關(guān)鏡頭的提取、分割方面具有良好效果[9]。 視頻幀序列較少時,真實鏡頭與去噪聲的鏡頭檢測結(jié)果接近重合。 當(dāng)視頻幀序列增大時,真實鏡頭存在一些較小的變化,進一步說明非監(jiān)督式聚類算法對鏡頭的分割具有良好的效果。

1.2 企業(yè)協(xié)同辦公管理中的關(guān)鍵幀提取算法

在3D 技術(shù)運用于企業(yè)協(xié)同辦公管理時,視頻鏡頭分割完成后,需要進行關(guān)鍵幀的提取,同時利用遺傳算法進行關(guān)鍵幀的組別分類。 關(guān)鍵幀的提取主要包括兩個部分:一是確定視頻幀之間的距離測度,二是決定關(guān)鍵幀的抽取邏輯。 從幀間距離上看,最重要的是對整個視頻幀進行對比。 因此,本研究利用了壓縮基礎(chǔ)上的幀間距離。 基于壓縮的幀間距離表達式如式(4)所示。

式中:x和y分別為一個二進制串;K(x|y)為串x對于串y的條件復(fù)雜度,指在已知y的情況下,重新表示x的最短程序長度;K(y|x)為串y對串x的條件復(fù)雜度。

對該式進行歸一化處理,得到如式(5)所示的相似性公理。

式中:N(x,y)為相似度值;K(x,y)為聯(lián)合復(fù)雜度,指二進制串對(x,y)進行表示的最短程序長度;K(x)為二進制串x的Kolmogorov 復(fù)雜度,指x壓縮后的極限長度;K(y)為二進制串y的Kolmogorov 復(fù)雜度,指y壓縮后的極限長度。

式(5)符合測度公理,并且值域為[0,1]。 根據(jù)某一特定歸一化公式距離測度測量的原理,這兩個串是相似的。 將壓縮距離進行歸一化,得到式(6)。

式中:H為對輸入數(shù)據(jù)的壓縮,并且利用其壓縮后的長度來替代K( );C(x)和C(y)分別為串x和串y的長度;C(x,y)為壓縮后的串對(x,y)的長度。

在企業(yè)協(xié)同辦公管理背景下,對鏡頭所包含的圖像進行處理時,可以用C(x)和C(y)分別表示x和y的圖像大小;以C(x,y)表示壓縮處理后的圖像大小,也能反映圖像之間的差異值。 也就是說,H值越小,兩幅圖像越接近;H值越大,兩幅圖像差異越大。

除此以外,結(jié)合平均采樣法、時序等差法和指定差異法進行關(guān)鍵幀的抽取。 其中:平均采樣法主要是指抽取固定數(shù)量的關(guān)鍵幀;時序等差法是指在視頻幀序列上等時差地抽取關(guān)鍵幀;指定差異法一般多用于在線視頻的關(guān)鍵幀提取,非常適用于企業(yè)協(xié)同辦公管理的動態(tài)視頻幀提取。 指定差異法主要是對已經(jīng)提取出的視頻幀和需要判斷是否提取的視頻幀進行距離檢測,當(dāng)檢測結(jié)果大于所設(shè)定的閾值,就進行視頻幀的提取。 閾值公式如式(7)所示。

式中:ft為當(dāng)前幀;fri為前一個關(guān)鍵幀;C(ft,fri)為當(dāng)前幀和前一個幀之間的距離測度;ε為常數(shù);i為截至前一個關(guān)鍵幀的幀數(shù);n為總幀數(shù)。

對于時序等差法而言,需要先設(shè)定關(guān)鍵幀的數(shù)目為K,在此基礎(chǔ)上將視頻分割成為K個小段,使得每個小段之間都存在相同的差異。 分段表達如式(8)所示。

式中:V(bi,bi+1)為段(bi,bi+1-1)的幀間連續(xù)差異之和;fri為從段(bi,bi+1-1)中抽取的關(guān)鍵幀。

一旦邊界{bi}確定后,該方法會選擇每段的第一幀和中間幀作為關(guān)鍵幀。 關(guān)鍵幀提取針對的是圖片或者視頻的每一個部分,且其以最小單元的單幅影響畫面為主,提取物體運動或者變化中的關(guān)鍵動作。

2 3D 可視化技術(shù)的應(yīng)用效果研究

3D 可視化技術(shù)應(yīng)用于企業(yè)協(xié)同辦公管理中時,能夠更加直觀、有效地獲得視頻鏡頭中圖像或者圖片中的信息,進而提高協(xié)同辦公管理的效率。 為了探討3D可視化技術(shù)對鏡頭進行分割和處理后,應(yīng)用于企業(yè)協(xié)同辦公管理中的效果,利用試驗進行評估。 首先,對非監(jiān)督式聚類算法在協(xié)同辦公管理鏡頭切割中的應(yīng)用進行分析,得到3D 可視化技術(shù)應(yīng)用于協(xié)同辦公管理的鏡頭聚類效果,如圖1 所示。

圖1 3D 可視化技術(shù)應(yīng)用于協(xié)同辦公管理的鏡頭聚類效果Fig.1 Lens clustering effect of 3D visualization technology applied to collaborative office management

圖1 中:四角星、圓形和三角形分別表示不同的視頻幀,且相似的視頻幀之間為一類。 可以看出,圖1(a)有一定的聚類效果,但是不夠明顯,主要表現(xiàn)為存在不同的視頻幀聚類在一起的情況,即相似的視頻幀未全部聚類在一起。 而在圖1(b)中,相似的辦公鏡頭聚類在一起,和不同的視頻幀之間區(qū)別較為明顯,能夠有效地進行鏡頭的切割和聚類,進而實現(xiàn)對鏡頭的處理、快速切換以及清晰展示,從而有效地提高企業(yè)協(xié)同辦公管理的效率。

與此同時,以某企業(yè)為研究對象,探討3D 可視化技術(shù)在該企業(yè)協(xié)同辦公管理應(yīng)用中的效果。 該企業(yè)包含多個部門,以市場部、業(yè)務(wù)部、技術(shù)部、人事處以及后勤保障部為主。 通過對多個部門之間信息傳遞效率的評估,進行有效性的驗證,主要涉及傳統(tǒng)信息交流方式以及3D 可視化技術(shù)的應(yīng)用。 完成同一項任務(wù)時,傳統(tǒng)信息交流方式和3D 可視化技術(shù)的效率對比如圖2所示。

圖2 傳統(tǒng)信息交流方式和3D 可視化技術(shù)的效率對比Fig.2 Efficiency comparison between traditional information exchange mode and 3D visualization technology

以同一項任務(wù)為對象。 該企業(yè)市場部在傳統(tǒng)信息交流方式下的效率為30 min,而運用可視化技術(shù)后,市場部工作效率提升到了25 min。 傳統(tǒng)信息交流方式下,業(yè)務(wù)部工作效率為40 min,而運用3D 可視化技術(shù)后,業(yè)務(wù)部工作效率提升至30 min。 傳統(tǒng)信息交流方式下,技術(shù)部工作效率為32 min,而運用3D 可視化技術(shù)后,技術(shù)部工作效率提升至28 min。 同樣地,人事處和后勤保障部門在傳統(tǒng)信息交流方式下的工作效率分別為50 min 和40 min,運用3D 可視化技術(shù)后,工作效率分別提升至45 min 和38 min。 綜合來看,將3D 可視化技術(shù)應(yīng)用于企業(yè)協(xié)同辦公管理能夠提高部門的工作效率,該技術(shù)的運用可以使得企業(yè)在更少的時間內(nèi)完成任務(wù)。 同時,從多個方面對員工的看法進行調(diào)查,包括3D 可視化技術(shù)能否提高企業(yè)協(xié)同辦公管理效率、3D 可視化技術(shù)應(yīng)用于企業(yè)協(xié)同辦公管理是否簡單易用、是否能夠接受在協(xié)同其他部門進行辦公時運用3D 可視化技術(shù)、3D 可視化技術(shù)的框架交互是否有效等。 多數(shù)員工認為3D 可視化技術(shù)運用在工作當(dāng)中能夠提高工作效率,愿意在辦公中使用3D 可視化技術(shù),認為企業(yè)協(xié)同辦公中的3D 可視化技術(shù)的框架交互是有效的。 但是也有部分員工認為3D 可視化技術(shù)簡單易用,說明3D 可視化技術(shù)的運用還存在一定的難度。對于企業(yè)員工而言,對3D 可視化技術(shù)在協(xié)同辦公管理中的應(yīng)用掌握還有待加強。

3 結(jié)論

3D 可視化技術(shù)在一定程度上能夠滿足企業(yè)協(xié)同辦公管理追求低成本、高性能的需求。 在分析3D 可視化技術(shù)在企業(yè)協(xié)同辦公管理中的應(yīng)用時,提出應(yīng)用3D 可視化技術(shù)進行辦公鏡頭的分割,以及通過對圖像的處理進行視頻幀的提取。 在此基礎(chǔ)上,以某企業(yè)為例,驗證了3D 可視化技術(shù)應(yīng)用于企業(yè)協(xié)同辦公管理中的有效性。 研究結(jié)果表明,將3D 可視化技術(shù)應(yīng)用于企業(yè)協(xié)同辦公管理,能夠提高部門的工作效率和部門之間的交流效率。 該技術(shù)的應(yīng)用可以使得企業(yè)在更少的時間內(nèi)完成任務(wù),并且將多個辦公場景顯示在同一界面上能夠有效實現(xiàn)對工作的協(xié)調(diào),大大提升工作效率。 但是3D 可視化技術(shù)的應(yīng)用還存在一定的難度。 對于企業(yè)員工而言,其掌握還有待加強。 本研究驗證了3D 可視化技術(shù)應(yīng)用于企業(yè)協(xié)同辦公管理中的有效性。 由于企業(yè)數(shù)量限制,其廣泛適用性還有待進一步研究。