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    基于多元數(shù)字化交互方式的博物館展示空間系統(tǒng)設計

    2024-01-27 17:24:15張鵬董宇軒
    電腦知識與技術 2023年36期
    關鍵詞:交互式虛擬現(xiàn)實人工智能

    張鵬 董宇軒

    摘要:在傳統(tǒng)的博物館展示空間中,單向式的參觀方式和單一的展示空間設計,使游客缺乏與展示空間中的展品交互的機會,很難能引起游客對于展品的共鳴以及游客的積極性。隨著信息技術和人工智能的發(fā)展,現(xiàn)代化博物館展示空間更加注重利用數(shù)字化技術提升游客與展品的交互性,打造沉浸式和多元交互的博物館展示空間設計。該文利用人工智能技術、虛擬現(xiàn)實技術、數(shù)字化智慧平臺技術構建三層沉浸式互動智慧化展示空間系統(tǒng)。不斷加深游客對于展品的體驗與融入,真正實現(xiàn)多元化交互和沉浸式游覽,提升博物館展示空間質量。

    關鍵詞:虛擬現(xiàn)實;人工智能;博物館展示空間;交互式

    中圖分類號:TP391? ? ? 文獻標識碼:A

    文章編號:1009-3044(2023)36-0111-03

    開放科學(資源服務)標識碼(OSID)

    0 引言

    隨著數(shù)字化技術的發(fā)展,多元交互的沉浸式展示空間已成為博物館展示空間設計的主流。劉麗娟等人[1]通過擴展現(xiàn)實技術,強化了數(shù)字展示空間的互動性,形成了虛實相生的展示空間環(huán)境。趙巖[2]將數(shù)字技術同藝術進行有機結合,圍繞實體交互及數(shù)字媒體技術,在一定程度上增強了展示空間的藝術性。葉劍青[3]在展館設計中采用虛擬現(xiàn)實技術,強化了展廳展館設計效果,也提升了展館設計的空間氛圍和技術含量。

    本文利用人工智能和交互設計對傳統(tǒng)的博物館展示空間進行了重構,構建三層沉浸式互動智慧化展示空間。改變了傳統(tǒng)博物館中對于展示空間的單一設計,增強展示空間的數(shù)字化、智能化[4]和交互式設計。

    展示空間三層設計的第一層是智慧平臺的展示功能,先讓游客通過多媒體技術,了解展品的歷史和特點,對于缺少展品基礎知識的游客,第一層有利于建立游客與展品的初步共鳴和交互。第二層是利用虛擬現(xiàn)實技術,讓游客身臨其境地感受展品的年代。因為博物館中的展品具有很高的保護價值,必須施加保護才能進行對外展覽。所以,游客很難能真正觸摸,零距離感受展品。通過虛擬現(xiàn)實技術,對展品以及展品所處的年代環(huán)境進行建模,讓游客真正在當時的環(huán)境中去感受展品的魅力。第三層是利用人工智能技術,在展示空間中構建游客表情識別反饋系統(tǒng),通過識別游客在觀賞展品的面部表情,分析游客此時對于展品的態(tài)度,并根據(jù)游客當前的情緒狀態(tài),釋放不同的語音信息回應游客,讓游客感到真正在與展示空間在對話,以增加與游客的互動性,并且讓游客有一種歸屬感和認同感。

    在三層展示空間設計中,第一層注重讓游客對展品有一個全方位的知識和背景了解;第二層注重讓游客身臨其境,零距離地接觸展品;第三層注重游客的情緒反饋,達到真正與游客交互、讀懂游客的目的。

    1 本文方法

    1.1 博物館展示空間數(shù)字化智慧平臺技術

    傳統(tǒng)博物館展示空間設計中,對于每一個展品只有簡單的文字描述和實物展示,沒有一定歷史積累的游客很難能讀懂這件展品。導致游客在游覽展品時,更多的是走馬觀花地去觀看,很難能激發(fā)起游客的興趣和體驗感。

    為了能夠改變傳統(tǒng)博物館空間設計中的弊端,本文通過數(shù)字化博物館智慧平臺技術構建全方位、多元化博物館展示空間交互平臺。該展示平臺通過信息技術手段,將博物館中所有展出藏品進行數(shù)字化轉換,變成平臺可視化數(shù)字信息。游客可通過該平臺全方位、多元化地了解該展品的背景、歷史意義、價值等內容,即使游客之前沒有相關的知識積累,通過該平臺也可以對所觀看產(chǎn)品有全面的了解,增強游客瀏覽的沉浸感和體驗感。如圖1所示。

    本文構建的數(shù)字化博物館智慧平臺的主體部分采用國產(chǎn)化技術實現(xiàn)。CPU(中央處理器)采用龍芯處理器、系統(tǒng)軟件采用麒麟操作系統(tǒng)和達夢數(shù)據(jù)庫。平臺提供的主要服務功能有展品歷史背景、展品數(shù)字化展示、展館介紹、展館3D智能導覽等功能。游客可以利用該平臺深入了解展品的歷史背景、情況介紹等有用信息,使得一些沒有太多知識積累的游客同樣可以對當前觀看展品有一個全方位的了解,激發(fā)起游客的興趣和求知欲,增強游客的沉浸感。

    1.2 博物館展示空間虛擬現(xiàn)實技術

    數(shù)字化智慧平臺技術雖然提供給游客一個全方位、多元化了解展品信息的數(shù)字平臺。但是,大部分展品由于其重要的價值,被嚴格地保存,游客只能隔著保護裝置去觀看,不能零距離地觸摸感受。

    為了解決該問題,增強游客與展品的沉浸式體驗。本文引入虛擬現(xiàn)實技術,構建虛擬展品體驗功能,如圖2所示。

    本文中博物館展品虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)主要包括數(shù)據(jù)持久化模塊和交互式漫游模塊。數(shù)據(jù)持久化模塊主要功能是對展品在虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)的元素進行三維場景建模。本文在計算機進行場景建模中,利用3DS MAX技術,根據(jù)展品所處的歷史時代,還原當時的特定環(huán)境,讓展品與其時代環(huán)境相融合,增強游客的沉浸體驗。模型數(shù)據(jù)包括人物模型庫、物品模型庫、場景模型庫和建筑模型庫。

    交互式漫游模塊主要功能是關注游客與展品的交互活動,實現(xiàn)讓游客在虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)中,可以零距離、全方位地感受展品的魅力。該模塊通過Unity 3D引擎作為交互平臺,通過C#編程語言進行實際交互內容的編碼。交互模塊主要包括位置移動、物體交互、人物對話、輸入控制。

    虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)構建完成后,游客可通過可穿戴設備,進入虛擬現(xiàn)實空間,以第一人稱、第一視角親自感受展品魅力,猶如真正生活在那個年代,增強游客的代入感和沉浸感。

    1.3 博物館展示空間人臉表情識別反饋系統(tǒng)

    一個優(yōu)秀的博物館展示空間除了注重游客的沉浸式體驗、游客與展品的互動式交流,更應該識別游客的真實感受,通過識別游客真實感受,及時調整展示空間中的元素信息,以適應游客的情緒變化。

    本算法通過人工智能技術中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)[5]和長短時記憶網(wǎng)絡(LSTM)[6]。構建了人臉表情識別系統(tǒng),該系統(tǒng)可以對當前觀看展品的游客的人臉表情特征進行提取,通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提取人臉的空間特征;通過長短時記憶網(wǎng)絡提取人臉的時間特征,并導入人臉表情特征庫中進行對比分析,在人臉表情庫中,共有高興、恐懼、悲傷、生氣、驚訝和厭惡等六種表情。通過采集的人臉表情特征與人臉表情庫對比,得出當前游客的表情狀態(tài),并根據(jù)游客的表情狀態(tài)進行語音反饋。針對于游客不同的表情狀態(tài),釋放不同的語音信息回應游客,讓游客感到真正在與展示空間對話,以增加與游客的互動性,并且讓游客有一種歸屬感和認同感。該人臉表情識別算法的流程如圖3所示。

    首先,通過安裝在展示空間周圍的人臉圖像采集設備進行人臉采集,并輸入識別系統(tǒng)進行人臉檢測,查看是否正確采集到人臉信息。如果已經(jīng)采集到正確的人臉信息,則進行人臉圖像預處理。圖像預處理階段主要是細化需要處理的人臉的規(guī)格、特征尺寸等問題,去掉不符合標準的部分,使得后續(xù)工作更加順利。接下來,進行人臉特征提取和面部表情特征提取。人臉特征提取是為了確定游客的身份,而面部表情特征提取則是為了確定當前這位游客的表情狀態(tài)。最后,將該游客身份的當前表情結果進行輸出。

    2 結論

    本文為了改變傳統(tǒng)博物館中對于展示空間的單一設計,增強展示空間的數(shù)字化、智能化和交互性,提升游客在博物館展示空間中的游覽體驗質量,構建了基于多元化人機交互方式和人工智能技術的博物館展示空間系統(tǒng)。將整個博物館展示空間系統(tǒng)設計分為3層,第一層是智慧平臺技術,第二層是虛擬現(xiàn)實技術,第三層是人工智能表情識別。第一層注重讓游客對展品有一個全方位的知識和背景了解;第二層注重讓游客身臨其境,零距離地接觸展品;第三層注重游客的情緒反饋,達到真正與游客交互、讀懂游客的目的。三層設計圍繞游客的體驗度,層層遞進,不斷加深游客的沉浸式游覽效果。

    參考文獻:

    [1] 劉麗娟,鄭軼.基于擴展現(xiàn)實技術的沉浸式互動展示空間設計研究[J].四川省干部函授學院學報,2022(2):10-14.

    [2] 趙巖.基于實體交互和數(shù)字媒體技術的展示空間設計研究[J].科技資訊,2022,20(7):28-30.

    [3] 葉劍青.虛擬現(xiàn)實技術在展館設計中的創(chuàng)新及應用[J].商展經(jīng)濟,2023(20):11-13.

    [4] 趙婧.數(shù)字博物館2.0:智能化時代線上博物館的未來[J].博物院,2023(3):55-62.

    [5] 仝曉春,周玲.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的人臉識別研究[J].電腦知識與技術,2023,19(23):26-27,38.

    [6] 劉娜.基于LSTM細分類的人臉圖像年齡估計研究[D].北京:華北電力大學,2019.

    【通聯(lián)編輯:謝媛媛】

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