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利用计算机视觉探索科学博物馆藏品的色彩与形状奥秘

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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分析科学博物馆集团藏品,揭示藏品色彩与形状随时间演变的规律,展示从传统工艺到现代科技的视觉变迁,助力数字化博物馆资源的深度挖掘与创新应用。

科学博物馆集团拥有庞大的藏品资源,囊括众多领域,从摄影技术、时间测量、照明设备、印刷书写器材,到家用电器及导航工具,这些丰富多样的藏品为研究和欣赏提供了宝贵的基础。随着数字技术的发展,线上展馆和数字藏品的兴起,越来越多的博物馆将珍贵藏品以照片形式数字化,向公众展示更多平时难以亲眼见到的藏品。基于此,科学博物馆集团利用计算机视觉技术对超过七千张跨越二十一类的藏品照片进行了系统分析,深入探索藏品的色彩、形状及纹理特征,为拓展藏品的数字分类和检索方式提供了创新的数据支持,也为理解博物馆藏品的视觉演变提供了新视角。通过这项研究,数字博物馆的发展被赋予了更丰富的内涵。 藏品颜色是本次研究的重要焦点。首先,研究显示在所分析的七千余张藏品照片中,最常见的颜色是深炭灰色,尽管这种颜色在大多数照片中仅占据极少部分像素,但它的广泛存在反映了很多藏品使用的材料和工艺中包含灰色元素。

颜色的变迁趋势同样耐人寻味,数据显示从19世纪中期至今,藏品的颜色结构发生显著变化:灰色成分显著增加,而褐色和黄色的比例则逐渐减少。这一趋势很大程度上反映了工业与材料技术的进步,从早期大量采用木质材料到后续塑料材质的广泛应用,颜色的变化体现了材料科学的变革和设计美学的转变。 值得注意的是,20世纪60年代起,藏品中鲜艳饱和色的运用开始逐步增多,这与当时消费文化的兴起和工业设计审美的多元化密不可分。从某种角度而言,色彩变化不仅是物理材料的替代,更反映了社会审美和消费趋势的变迁。相较于古董藏品多因材质与磨损形成色差,如19世纪中期的库克和惠特斯顿双针电报机,其丰富的红木色泽和自然光影造成的色彩层次感明显区别于现代工业制品。相反,当代电子产品如第一代iPhone的金属和塑料表面显示出色彩分布较为单一,整体形态规整、光泽均匀。

在单个藏品内部的色彩多样性方面,例如一台1900年制造的世纪46号相机,其内含的颜色范围相当丰富,呈现了工艺品细节与材质多样性的视觉复杂性。此外,某些藏品中微小而鲜艳的颜色元素虽不易察觉,却具有极高的历史价值。诸如19世纪怀表中的蓝色,这种蓝色不是来自彩绘,而是源于一种名为“蓝钢螺丝”的防锈工艺,通过加热形成的氧化层赋予其独特的蓝色金属光泽,这类细节展示了传统制造工艺的智慧与匠心。 藏品的色彩多样性还体现在包装设计上。现代80年代开始,随着电脑辅助设计和印刷技术的普及,藏品包装色彩变得更加丰富多彩,这不仅讲述了工业设计的演进,也反映了消费市场对包装视觉吸引力的重视。特别是彩色电子游戏和棋盘游戏的包装,成为那个时代消费文化的重要符号。

电话机作为藏品中的重要组成部分,其色彩与形状的演变极具代表性。早期电话机多采用黑色和银色调,造型朴素坚实,与现代智能手机的经典配色不谋而合。1960至1980年代,电话机色彩开始多样化,呈现多彩的视觉效果。然而,1980年代晚期引进的“砖头”式电话标志着颜色的回归简单,灰色成为主流。这种“灰化”趋势映射了材料的标准化和设计理念的变化,也说明了科技产品设计受时代背景影响的深刻特征。 形状和纹理方面,研究利用人工智能中的卷积神经网络模型和降维技术,将藏品图像按照视觉相似度进行聚类,以展示藏品的形状分布及其独特性。

结果发现盒状立方体形状成为现代物品最广泛的形态,从香烟盒、电视机到手机和电脑游戏包装,方正规整的设计体现出工业生产的效率和空间利用原则。相比之下,较为复杂或装饰性强的物品如桌面电话机带有曲线和绞线,形成独立的视觉群集,而现代半透明材质如玻璃器皿则因材质属性及多样化造型,聚集于地图的另一区域。此种视觉群落的划分为研究藏品的形状演进与设计风格提供了直观模型。 更加独特的是一些“孤岛”型群体,例如打字机。这类设备因其结构的可视化和多样部件(如色带卷轴、圆柱形压纸器和侧边突出杠杆)形成了鲜明的整体形象,显著区别于其他日常用品。从打字机的普及与重要性,我们不仅窥见科技发展史,也能感受到制造工艺与用户交互设计的深度融合。

除群体特征外,通过测量藏品之间的视觉距离,也识别出若干极具特色的单件藏品,如自动切果酱机、火炉废热回收加热器及旋转式芝士刨等多种家用器械,体现了设计与功能的紧密结合。此外,艺术装饰风格的相框与扬声器,及相似于“翻书机”的Kinora观影机,展示了博物馆藏品丰富的文化内涵和技术风貌。令人惊奇的是,废旧物料再利用的产品亦成为独特藏品——例如由耐克旧鞋制作的人工草坪和名为“碎玻璃”的蓝色废料,这些藏品表达了循环经济理念与环保技术的结合,彰显创新精神。 在方法论层面,研究着重考虑了数字照片背景的统一性,颜色识别精度及基于深度学习的图像特征提取。通过剔除靠近边缘、接近背景色的像素,避免了颜色分析的背景干扰。同时,结合主成分分析和t-SNE降维算法优化物品视觉间距,尽力浓缩复杂的视觉信息,呈现更具代表性的分类结构。

当然,照片摄影角度、照明条件和背景环境对颜色数据仍有影响,结果也会随着收藏的更新而动态调整。 总体而言,科学博物馆集团采用计算机视觉技术对藏品进行批量分析,不仅有效挖掘了丰富的视觉信息,更促进了数字化博物馆对藏品特征的多维度理解。颜色与形状的演变映射出材料科学的进步、工业设计的变迁以及文化消费的细节变化,揭示了博物馆藏品不仅是历史文物,更是时代发展与技术革新的见证。未来,随着人工智能技术的持续升级,计算机视觉将在数字博物馆建设及文化遗产保护中发挥更大作用,助力提升公众体验,开拓多元化的数字参观方式,使更多人以创新视角感知和理解人类文明的多彩旅程。

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