人工智能在非物质文化遗产保护与传承中的应用研究现状_马进.pdf
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1、第 44 卷 第 8 期 包 装 工 程 2023 年 4 月 PACKAGING ENGINEERING 1 收稿日期:20221201 基金项目:国家社科基金重大项目“设计形态学研究”(17ZDA020)作者简介:马进(1986),男,博士,助理教授,主要研究方向为智能设计。通信作者:胡洁(1973),男,博士,教授,主要研究方向为智能设计。人工智能在非物质文化遗产保护与传承中的应用研究现状 马进1,张彤彤1,钱晓松2,胡洁1(1.上海交通大学,上海 200240;2.北京科技大学,北京 100083)摘要:目的目的 对当下人工智能在非物质文化遗产中的研究现状进行梳理、归纳和分析,为更好地
2、保护和传承非物质文化遗产提供思路和参考。方法方法 详细解读了非物质文化遗产对中华文化产生的深远影响;论述了当下非物质文化遗产知识库构建、分类检索、创新设计三方面国内外发展的现状,归纳并阐述了基于人工智能的工业设计的特点;总结并分析了智能时代下非物质文化遗产领域的发展趋势,对未来智能化的研究方向及研究重点进行了展望。结论结论 随着智能技术的不断发展,人工智能的应用在非物质文化遗产的保护与传承方面所占的比例也会逐渐增加,而人工智能技术的运用并不是对传统技术的否定,而是为了更好地满足多方面的需求,充分发挥传统技术与人工智能技术的优势互补作用,未来运用人工智能技术对非物质文化遗产进行保护和传承是一种必
3、然趋势。关键词:人工智能;非物质文化遗产;知识库;分类检索;创新设计 中图分类号:TB472 文献标识码:A 文章编号:1001-3563(2023)08-0001-14 DOI:10.19554/ki.1001-3563.2023.08.001 Application and Research Status of Artificial Intelligence in Intangible Cultural Heritage Protection and Inheritance MA Jin1,ZHANG Tong-tong1,QIAN Xiao-song2,HU Jie1(1.Shangha
4、i Jiao Tong University,Shanghai 200240,China;2.University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China)ABSTRACT:The work aims to sort out,summarize and analyze the research status of intangible cultural heritage based on artificial intelligence,so as to provide ideas and references for the
5、 better protection and inheritance of intangible cul-tural heritage.Firstly,the profound influence of intangible cultural heritage on Chinese culture was interpreted.Secondly,the current development of knowledge base construction,classified retrieval and innovative design of intangible cultural heri
6、tage was discussed and the characteristics of industrial design based on artificial intelligence were summarized.Fi-nally,the development trend of intangible cultural heritage in the current intelligence era was summed up and analyzed and the research direction and focus of future intelligence were
7、prospected.With the continuous development of intelli-gent technology,the application of artificial intelligence in the protection and inheritance of intangible cultural heritage will gradually increase,and the use of artificial intelligence technology is not the negation of traditional technology,b
8、ut aims to better meet the various needs and give full play to the supplementary effect of traditional technology and artificial intelligence technology.It is an inevitable trend to use artificial intelligence technology to protect and inherit intangible cultural heritage in the future.KEY WORDS:art
9、ificial intelligence;intangible cultural heritage;knowledge base;classified retrieval;innovative design【院士专栏:中华文化数字化创新设计研究新范式】2 包 装 工 程 2023 年 4 月 中国拥有悠久的历史以及丰富多样的非物质文化遗产,作为中华民族生产、生活和文化等方面的智慧结晶,非物质文化遗产是中国文化传承的重要载体。对非物质文化遗产的保护与传承,就是对中华民族“文化脉络”的保护与传承,也就是对民族根本的保护与传承。在非物质文化遗产的基础上,人们获得了相关的生产方法和生活方式的知识。然而
10、作为一种“活态”文化,由于社会演化、观念变迁等原因,导致我国当前非物质文化遗产保护与传承存在着诸多问题。随着人工智能技术在各个领域的广泛应用,人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术与非物质文化遗产保护、传承和发展的结合也越来越紧密,在非物质文化传承和创作方面的作用也越来越明显。传统观点认为非物质文化遗产作为一种文化表现形式是人类独有的创造,用来传达人类的感受,而人工智能只是一种技术,是在人类的指令下进行的,人工智能不具备创造能力。但事实上,基于人工智能技术创作的作品已经逐渐进入公众视野,并进入了交易市场1。人工智能的介入有利于掌握非物质文化表现的态势、传承非物质文
11、化遗产的独特体系、扩大非物质文化遗产受众,有助于解决非物质文化遗产保护和传承存在的问题,实现传统手段所难以达到的目标。随着人工智能技术研究的不断深入和拓展,人工智能在非物质文化保护和传承等方面存在的问题也会得到妥善解决2。通过对目前我国非物质文化遗产研究与应用的现状进行系统的分析与归纳,有助于更好地把握当前的研究热点,并探讨新的发展趋势,从而为今后非物质文化遗产的传承与保护工作提供有益的借鉴。1 人工智能与非物质文化遗产的“渊源”从 1960 年代的概念到今天的实际应用,人工智能引发了开发和应用的三次浪潮。人工智能正越来越多地应用于社会各领域中,并为行业带来深刻的革新3。应用范围的不断扩大,不
12、仅提高了其应用价值和影响力,也实现了人工智能技术与产业链的有机融合。作为人类认知能力和情感天赋的延续,人工智能在认知理解领域的深度学习率远高于人类。在通信领域,人工智能在自然语言、智能交互等方面有着重要的应用价值。21 世纪是一个智能化时代,人工智能的研究已经渗透到了科技、人文、社会科学、非物质文化遗产的保护和人民的日常生活中。非物质文化遗产是中华民族文化成就的重要象征之一,是中华民族的智慧结晶,是中华优秀传统文化的重要内容。从一定意义上说,非物质文化遗产是一个国家特有的文化记忆。中国具有极其丰富的非物质文化遗产4-5。当下,随着我国经济、社会的不断发展,很多非物质文化遗产逐渐走入人们的视线,
13、但仍然有相当数量的非物质文化遗产面临“传承难”甚至“无法传承”的窘境6-8。非物质文化遗产的保护和传承面临巨大的危机。在非物质文化遗产领域应用人工智能技术,可以加速非物质文化遗产的传承和应用。自我国提出信息发展战略以来,利用人工智能技术保护文化遗产变得更加切实可行。人工智能技术为非物质文化遗产的保护和传承提供了重要的手段9。通过科技的力量,将传统的非物质文化形式与现代社会的文化生态相结合,以促进其生存与发展,并在一定程度上培育出符合时代要求的新的文化形式。对于更好地保护与传承非物质文化遗产,人工智能技术将发挥关键作用10。人工智能在非物质文化遗产保护与传承中的应用如图 1 所示。图 1 人工智
14、能在非物质文化遗产保护与传承中的应用 Fig.1 Application of artificial intelligence in the protection and inheritance of intangible cultural heritage 2 基于智能化的非物质文化遗产可传播知识库构建 非物质文化遗产(Intangible Cultural Heritage,ICH)蕴含着丰富的知识,对非物质文化遗产知识的有效组织和管理是非物质文化遗产保护和传承的基础。于翔等11将人工智能技术与南通蓝印花布纹样艺术特征相结合,将人工智能技术与传统手工艺相结合,对其纹样进行分类与总结,通过对
15、南通蓝印花布图案进行标准化编码的构建,为传承与创新研究南通蓝印花布纹样开辟了一条新途径。图 2a 是标准化编码在南通蓝印花布上的应用。念其锋等12对福建省非遗资料管理与数据利用的现状进行了较为系统的分析,运用七步法建立了非遗领域的实体 ICHOnto,并以福建省非物质文化遗产的代表性项目为例,通过对其本体的分析,较好地反映出非物质文化遗产概念之间的联系。针对古代非物质文化遗产敦煌壁画的保护问题,潘云鹤等13提出了一套完整的壁画复原技术、智能交互壁画辅助临摹与基于色彩调和的壁画颜色变化辅助技术,并结合相关技术,得到石窟壁画的第 44 卷 第 8 期 马进,等:人工智能在非物质文化遗产保护与传承中
16、的应用研究现状 3 智能临摹辅助系统和修复辅助系统,进而对石窟壁画文物进行保护。赵海英等14提出了一种基于多任务学习的双层多个标签标记模型。将图像的本体标记与隐藏标记视为两项相关工作,主要网络以 ResNeXt-50为共用特征,并采用注意力机制构造出相应的分支结构,从而达到图像双重标注的目的。模型架构如图2b 所示。笑话,也是中华文化的一种典型代表。任璐等15对笑话语料库建立的有关笑话的理论进行了归纳和总结,并对语料标记、语料分析等方面进行了细致的阐述,并根据语料库的特点,对笑话与故事、微博、歇后语和新闻等四种语料进行识别分类,证明了笑话具有简短、情节丰富、感情色彩丰富的特点。周雨城等16针对
17、孝感雕花剪纸的传承与发展,提出不仅要弄清孝感雕花剪纸的来源、发展、演化和创新过程,还要对孝感雕花剪纸的发展关键点进行梳理,真实地记录和保存雕花剪纸的技术,准确、清晰、全方 图 2 非物质文化遗产可传播知识库构建 Fig.2 Construction of intangible cultural heritage knowledge base 4 包 装 工 程 2023 年 4 月 位地采集和数字化处理雕刻剪纸的最终图案,并构建图案要素库。钟远薪等17以 S 艺术数据库为例设计并实现了一个艺术图像知识图谱,从系统功能、内容揭示和数据关联等方面得出知识图谱优于传统数据库的结果。图 2c 为 S
18、艺术图像知识图谱架构图。李欣18面向乡村规划设计开发了一种以传统聚落影响因素为“基因”的,环境和文化因素相结合的计算机基因参数模拟方法;提出了基于自然环境和文化因素的聚落中心点选址方法,选取过程完全自动化。以侗族特色传统聚落为原型,创造性地提出了相应的模拟和计算方法,计算机程序令人满意地再现了侗族特色聚落的传统风貌。部分设计成果如图 2d 所示。3 基于人工智能的非物质文化遗产分类与检索 3.1 分类 作为联合国教科文组织人类非物质文化遗产的中国粤剧,由于娱乐的多样性和新兴文化的兴起,面临着一系列发展问题。科学地管理粤剧数据有利于粤剧的可持续发展。Chen 等19建立了科学规范的粤剧专用音频数
19、据库,针对不同粤剧演唱流派节奏特征的相似性,提出了一种基于粤剧流派分类网络(Cantonese opera Genre Classification Networks,CoGCNet)模型的粤剧演唱类型分类方法。对粤剧演唱的原始信号进行预处理,得到梅尔频率倒谱作为模型的输入。双层长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和卷积神经网络(Conventional Neural Network,CNN)混合网络增强了信号之间的上下文相关性。最终实现了粤剧数据的智能化分类管理,同时有效解决了现有方法难以准确分类的问题。实验结果表明,该方法具有较高的分类准确率,准确率达到
20、了 95.69%。严肃游戏在文化遗产应用领域越来越受到关注。CH 和教育的一个特殊领域是非物质文化遗产。机器学习(Machine Learning,ML)工具是严肃游戏平台成功的必要元素,因为它们在处理和分析用户的交互性时引入了智能化。Bakalos 等20介绍了一种用于运动基元分类的深度学习模型。该模型将卷积处理层与双向分析模块相结合。这样,卷积层的每层结构可以有效地处理 RGB 信息,同时保留了 LSTM 网络模型的双向属性。由此产生的卷积增强双向 LSTM(CEBi-LSTM)架构对骨架错误不太敏感,主要运用低成本传感器(如 Kinect),同时在使用 RGB 视觉信息时处理大量细节。该
21、模型解决了传统 CNN 滤波器的局限性。实验表明所提出的 CEBi-LSTM 模型优于传统神经网络模型,背景建模提高了分类性能,移动平均算子提高了整体分类精度。于翔等21根据吴远新先生在南通蓝印花布博物馆的大量理论研究,对南通蓝印花布博物馆的蓝印花布实物照片进行了收集,并从中提取了大量的蓝印花布的原始数据资料;随后,采用数据增强技术,对采集到的纹理样本进行了扩展;最后,在深度学习的 AlexNet 模型的基础上,对基于纹理图案的文化内涵进行了分析,并将其训练集和测试集划分为 82;通过对南通蓝印花布纹样数据进行对比,结果显示,在 0.002 的学习速率下,AlexNet 模型对南通蓝印花布的纹
22、样分类结果具有较高的准确度。图 3a 是南通蓝印花布不同纹样的各种图案。周泽聿等22在刺绣图像中应用深度学习和迁移学习技术,解决中华传统绣品在不同数据环境下,绣品资料收集不足的问题,利用 Xception 模型进行了细微的调整和完善,并在实际应用中发现,在一定程度上增加全连接层的数目,可以提高中华传统绣花分类模型的性能,为数字化保护非物质文化遗产提供了方法支持。图 3b 为相同绘画风格的蜀绣与湘绣。耿国华等23将 SimCLR 网络与多尺度方法相结合,实现陶瓷显微图像的分类,结果表明该方法能以较小的代价有效对陶瓷碎片进行分类,达到有效辅助文物修复的效果。江明等24介绍了一种新的聚类算法,将聚类
23、算法 SC 方法与该方法相结合,在云纹图像的自动分类中进行了一些有效的尝试,并将 SC 特性和 ANP-MEAP 结合起来,从而实现了云纹图像的自动分类。王若宇25针对专家在真伪鉴定任务中,面对不同风格的未署名数字国画图像时无法快速定位画家类别的问题,从多特征融合和特征深层语义表达出发,提出了一种基于多分支注意力机制网络的国画画家智能分类算法。孔谦等26从符号学与传播的角度来审视智能分类的意义,通过文献研究、田野调查等手段,对瑶族服饰、织锦上的图案进行了数据采集,并对其进行了初步的分类和预处理,接下来分别利用CNN 和 FasterR-CNN 算法对数据集进行了训练和测验。研究结果表明,两种方
24、法都可以对瑶族图案进行智能分类,平均识别精度很高。纹样标注示例如图3c 所示。方方等27运用扎根理论、德尔菲法、设计形态学等方法,对扬州漆木柜中 9 个具有代表性的特点进行了提取,作为综合评价的指标;随后,采用语义差分法对典型度进行了统计分析,得到了典型度分级值;在此基础上,将前向神经网络(Back Propa-gation,BP)神经网络与支持向量机相结合,建立“典型特征典型度”之间的对应关系,并以典型特征为基础,构造了扬州漆木柜典型程度的分类预报模型。3.2 检索 在对传统文化数据进行发掘与剖析的过程中,迫切需要对大量的数字图像进行解读和标记,以提高继承与创新运用优秀传统文化的能力。赵海英
25、等28利用混排格式的分离方法,从数字图文混排版式中抽取图像、标题和文字。然后,根据服装图片的语义特征,构建传统文化范畴的领域词汇,并根据“领域词汇”第 44 卷 第 8 期 马进,等:人工智能在非物质文化遗产保护与传承中的应用研究现状 5 图 3 基于人工智能的非物质文化遗产分类 Fig.3 Classification of intangible cultural heritage based on artificial intelligence 的特征,给出了一种改进的“以文标图”的方法,并将其应用于服装文字混排图书中,并与其他相关的数据进行了比较,对算法的有效性进行了检验。为了解决传统壁
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