加密活动与会议

运用计算机视觉探索科学博物馆:色彩与形状的数字揭秘

加密活动与会议
Colour and Shape: Using Computer Vision to Explore the Science Museum (2020)

通过计算机视觉技术,深入分析科学博物馆集团丰富藏品的色彩和形状,揭示不同时代物品设计变迁的内在规律,推动数字化博物馆的创新发展。

随着数字技术的快速发展,博物馆藏品的线上展示和数据分析成为文化机构创新的关键方向。科学博物馆集团利用计算机视觉技术对其庞大的藏品库进行深度分析,通过超过7000张涵盖21大类物品的照片,探讨这些日常熟悉物品的色彩、形状和纹理特征。在这种技术助力下,不仅丰富了数字藏品的检索方式,也为理解物品设计与材料变迁提供了新视角。 线上博物馆藏品为公众提供了远超实体馆藏展示的机会,尤其对于大多数长期存放的藏品,通过照片和数字数据的方式可以被更广泛的观众所认识。科学博物馆选取了摄影技术、计时设备、照明器具、印刷与书写工具、家用电器及导航设备等类别作为分析对象,这些类别均包含大量熟悉且具有代表性的日用品。借助计算机视觉对它们进行的形态和色彩分析,不仅促进了博物馆数字目录的丰富和检索多样性,也揭示了跨时代设计趋势的隐秘轨迹。

在色彩分析方面,最常见的颜色是深炭灰色。尽管超过八成的照片中包含这种色调,它们往往仅占照片像素的一小部分。这种灰色的普遍存在,折射出工业时代后设计材料和技术的变迁。通过将藏品按时间段分类,研究显示灰色调随着时间推移逐渐增加,而棕色和黄色则相应减少。这一趋势反映了从传统木材向塑料材料过渡的历史进程。1960年代起,鲜艳饱和色彩在物品设计中的运用开始显著增加,体现了现代消费文化和视觉审美的转变。

物品内部色彩的丰富性表现出各具特色的视觉细节。以20世纪初的Century Model 46板式相机为例,其内部色彩极其多样,既体现出材料本身的色泽,也揭示了岁月的细微痕迹。时代的差异在于老旧技术与现代产品的色彩表现。以1844年的库克-惠特斯通双针电报设备和2008-2010年的iPhone 3G手机为对比,前者因采用红木等天然材料,色彩丰富且因光影和磨损呈现出细腻变化,而后者因金属和塑料构成,颜色较为单一,外观简洁且状态良好。 计算机视觉技术还揭示了藏品中不易察觉的“隐藏色彩”。在众多19世纪怀表和挂钟中,分析发现一种不起眼却重要的蓝色色调。

这些蓝色多集中在怀表指针及背螺钉上,是通过加热钢螺钉形成的蓝色氧化层,起到防锈保护作用。此类细节不仅丰富了物品的工艺历史内涵,也显示数字技术赋能传统藏品研究的新可能。 在色彩丰富度方面,部分物件因包装的多样设计而展现出极高的色彩数量。如20世纪20年代的香烟包装和早期电影胶片盒,以及大量1980年代的计算机游戏和棋盘游戏,这些都反映了印刷技术进步和消费文化兴起的交织。电话设备作为一个具有丰富历史变化的范例,也通过分析其色彩覆盖,展示了从19世纪以来颜色发展的宽广脉络。早期电话多采用经典的黑银配色,而20世纪中后期的电话则曾广泛使用多彩方案,直至1980年代后期“砖头机”风格引发了颜色的重新回归单一化。

物品形状和纹理的分析则通过机器学习聚类技术将外观相似的藏品归为一组,绘制出一幅数字地图。分析发现,近现代物品大多呈现简单的长方体形状,如烟盒、电视、手机和电脑游戏盒。一些独特形态的物品如桌面电话,其复杂手柄和弯曲线材使其在数字地图中形成独立的聚类。另外,现代透明材质的装饰品也构成一个视觉群岛,这些玻璃与塑料制品因其独特的透明质感而区别于其他物品。 另外,不同类型的“孤岛”展示了极具辨识度的物品群体。例如打字机因其外露机械部件和特殊零件形状,在数字地图中独树一帜,体现了工业设计中机械美学和功能结构的结合。

类似地,粘胶纱线组和古埃及与叙利亚古代砝码等独特藏品也形成了视觉上的聚类,它们的形态和质感为研究者提供了进一步探究材料与文化背景的线索。 在孤立且极具辨识度的个体物品中,有诸如果酱切割器、废热回收加热器、旋转奶酪刨、装饰艺术风格的相框和扬声器,以及类似翻书器的Kinora观影器械等。这些物件不仅各具特色,还展示了工业设计多样性的同时,也反映了不同时代人们生活的技术细节。此外,一些与回收相关的特殊藏品如人造草坪和蓝色碎玻璃(熔炉用回收玻璃),代表了可持续发展理念在工业生产中的体现,彰显藏品与环境保护交汇的文化意义。 整个研究过程中,分析者面临了多重挑战。首先,并非所有藏品都完善摄影记录,且部分为黑白照片,因此只有背景单一且颜色统一的彩色照片被纳入分析。

其次,为了精准剔除背景色彩干扰,采用像素级别的颜色过滤,再依据阈值排除邻近边缘的颜色,从而减少混淆,但这也可能导致对某些浅色物体色彩的低估。形状相似度的计算依赖于深度神经网络(如VGG16)提取图像特征,并辅以主成分分析(PCA)和t-SNE降维方法,这使得藏品按照视觉特征在二维平面中排列,便于识别相似群体和独特个体,但仍存在尺度忽视等局限。 此外,物品颜色本身容易受环境光线、拍摄角度及展陈布置的影响,导致同一物品不同照片色彩表现差异较大。随着藏品数量增长及更多物品被拍摄,研究结果也将持续演变。尽管如此,这项基于计算机视觉的探索为展现博物馆藏品群体特征、挖掘藏品背后故事、提升观众线上体验带来了突破,展望未来,更多尖端算法的应用将推动更精细的藏品数字化解读,赋予传统博物馆以现代科技的新生命。 总体来看,科学博物馆集团利用计算机视觉技术对藏品的色彩、形态和纹理开展系统化分析,不单为藏品档案注入了数据驱动的新活力,也揭示了工业设计历史中“变灰”和“方正”趋势的存在。

通过对整体藏品的集体审视,研究识别出独特的物品群体和个体,不仅增强了公众对历史物品的理解,也为博物馆数字展陈和藏品管理提供了强有力的工具。随着技术不断进步,计算机视觉或将成为文化遗产保护、研究与展示的重要引擎,促使博物馆更好地连接历史与当代,让观众在数字空间中感受文化的多彩与形态的魅力。

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