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利用计算机视觉探索科学博物馆:色彩与形状的数字化揭秘

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Colour and Shape: Using Computer Vision to Explore the Science Museum (2020)

通过计算机视觉技术对科学博物馆收藏品的色彩与形状进行深度分析,揭示藏品背后的历史演变及材料变迁,推动博物馆数字化转型和在线藏品体验升级。

随着数字技术的不断发展,传统博物馆正在经历一场深刻的变革。科学博物馆集团借助计算机视觉技术,对其丰富的收藏品进行了创新性的探索与分析,为公众呈现了一个全新的数字化观察视角。通过对超过7000件来自21个类别的收藏品进行照片分析,研究团队不仅挖掘了藏品的颜色变化轨迹,更通过形状和纹理的机器学习聚类,揭示了不同时代物品的演进规律和独特美学。科学博物馆的藏品大多隐藏在展览背后的庞大库存之中,线上数字化资源让观众得以窥见这些“黑匣子”,重新发现日常物品背后深厚的历史底蕴。研究以强调日常熟悉物品的重要性为出发点,选择了摄影技术、时间测量、照明、打印书写、家用电器到导航等涵盖生活多个方面的类别。通过对照片中每一个像素色彩的提取和筛选,团队精准剔除了背景色的干扰,确保分析对象的真实颜色被完整捕捉。

分析显示,暗炭灰色是最常见的颜色,出现在80%以上的物品中,反映出材料和设计的历史演变。进一步利用时间序列对颜色的变化进行动态观察,展现了从19世纪以来棕色与黄色的逐渐消退,灰色的逐步登场,以及20世纪60年代后饱和色彩的兴起。这些变化在一定程度上映射了制造材料的转型,例如木材向塑料的替代,并伴随着设计审美的现代化。对比古老的库克和惠特斯通电报机与现代iPhone手机的色彩分布,还能感受到材质、造型及保存状况对颜色表现的影响。老式电报机因其红木材质和复杂的形状产生丰富的颜色层次和明暗变化,而新型塑料金属材质的手机则显得更加单一和简洁。计算机视觉的应用还揭示了肉眼难以察觉的微小色彩碎片。

例如,在19世纪的怀表中发现了蓝色像素的存在,这主要源自“退蓝”技术,即加热金属制成的螺丝表面形成的氧化层,既美观又防锈蚀。这种微观色彩细节不仅增强了数字化藏品的科学价值,也为我们提供了对制造工艺的深刻理解。对于色彩丰富的物品,团队发现大多数绚丽的色彩集中在包装材料上,反映出20世纪中后期消费文化的繁荣及图像设计技术的进步。尤其是1980年代的计算机游戏和棋盘游戏,在包装和设计中大胆采用了多元化的亮色,成为博物馆收藏中色彩最丰富的类别之一。随着通信设备的快速发展,电话作为重要的日常通信工具,其颜色的变迁被清晰记录。早期电话多采用黑色和银色调,这种配色一直延续至今的智能手机时代。

到了20世纪60至80年代,电话呈现出更加丰富的色彩,尤其是亮色机型广受欢迎。自20世纪80年代末期“砖头手机”兴起后,电话颜色趋向灰色化,标志着设计风格的转变。除了颜色,形状与纹理同样重要。通过深度卷积神经网络提取照片特征,结合主成分分析和t-SNE技术,将藏品按照视觉相似性自动分群,形成了一张创新的“博物馆地图”。这张地图展示了不同年代、不同形态藏品的空间分布与聚类趋势。地图上的北西角集中了一组现代近似长方体形状的物件,如香烟盒、电视机、手机和电脑游戏盒,这些物品无论年代新旧均呈立方体结构,体现了工业设计的简约和实用主义。

而地图中间位置则是形状复杂、具有卷曲电线和手柄的桌面电话,它们因形态复杂在视觉上形成独特的群体。东南角出现了一批现代的半透明物品,诸如玻璃盘和瓶子,形态各异却因材质光学性质被归为一类。地图中还浮现出几座“孤岛”,代表一些造型独特、与众不同的分类群组。打字机群岛尤为显著,因其显露的机械零件和独特结构与其他藏品形成鲜明对比。打字机的造型既包含纺织色带的卷轴结构,又有圆柱形的滚轴等独特部件,突出机械美学。其他孤岛还包含黏胶纱线和古埃及及叙利亚的度量衡器,反映文化和工艺的地域多样性。

通过测量藏品在视觉特征空间内与邻近物品的距离,研究人员还识别出了若干极具个性的单件物品。这些包括为厨房设计的榨果酱切割器、利用废气余热循环的加热器、旋转奶酪刨、装饰性艺术装饰框架及音箱,以及翻页式Kinora观看器。最具趣味性的则是代表循环经济理念的两件物品:由耐克闲置鞋制造的人造草坪和用于玻璃生产的蓝色碎玻璃。在可持续发展成为社会主流关注主题的今天,这些藏品表达了材料回收再利用的理念。尽管研究成果引人注目,分析过程中仍面临若干挑战。譬如并非所有藏品均有统一的彩色照片,有些使用黑白图像,且有些照片背景不规则,难以准确区分藏品色彩。

此外,该方法假定物品不会接触照片边缘以剔除背景色,因而较大尺寸的物品拍摄可能被排除。颜色识别精度也依赖于阈值设定,过高或过低都会影响色彩统计的准确性。形状识别方面,尺寸因素未被充分考虑,大小差异较大的物品可能被错误聚类。照片拍摄角度和照明同样会影响颜色和纹理的感知。更为重要的是,博物馆收藏品的动态扩展和照片数量的增加,使得这些分析结果具有一定的时效性和变动性。研究展示了计算机视觉与机器学习技术在博物馆数字化领域的应用潜力。

通过技术手段挖掘藏品的形色特征,不仅提升了博物馆藏品的可探索性,也为用户提供了更加多样和丰富的浏览体验。未来,随着算法的进步和数据量的增长,数字化藏品的深度分析将帮助博物馆更好地理解藏品的历史价值与文化意义。作为文化传播的重要载体,博物馆也将在数字技术的推动下,跨越物理空间的限制,实现展览内容的全球共享和知识的普及。归根结底,计算机视觉技术帮助我们超越了人眼的局限,揭示了日常物品不为人知的故事和细节。它不仅见证了工业设计的发展,更反映了人类社会文化在颜色、材料和形式上的演进。从古老的打字机到现代的智能手机,从沉稳的黑灰色到绚丽多彩的包装,每一件藏品都承载着历史脉络和时代精神。

借助数字化的力量,我们得以更深入地理解这些物品与人类生活的紧密联系,也为博物馆带来了更为广阔的未来。

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