“五台山文化数字化传承”研究团队共15人,其中教授6人,副教授4人讲师4人,助教1人。该团队以赵青杉教授为学术带头人,主要从计算机视觉和智能信息处理的角度,应用计算机图像处理、云计算、物联网、虚拟现实等技术,探讨五台山文化遗产资源的智能处理问题,设计实现五台山文化的数字化展示和虚拟旅游交互体验等平台。
第一部分:大规模五台山壁画的智能处理
1. 基于深度层次特征挖掘的海量五台山壁画缺损区域自动标注
采用深度学习的基本思想,通过对底层特征的学习与综合分析,得到五台山壁画图像的深度层次特征表达;通过合理的感受野的选择,解决壁画图像特征学习过程中的“维度灾难”问题;以大数据处理平台Hadoop为基础,采用基于分布式K-Means 的特征提取算法,运用深度学习结构提取壁画图像的蕴含的高层次特征,构建基于深度层次特征的大规模古代壁画图像自动标注模型。
2. 大数据环境下五台山壁画缺损区域的自动分类识别
使用粒子群算法(PSO)优化深度卷积神经网络(CNN),并组合多个CNN分类器结果构建强分类器,提出考虑优化组合的卷积神经网络算法;利用MapReduce并行编程模型的思想,在改进的Hadoop平台上,对组合多个CNN分类器的过程进行并行化设计,提出基于MapReduce并行编程模型的PSO-CNN算法;以并行PSO-CNN算法构建面向大规模数据处理的五台山壁画缺损区域自动分类模型。
3. 基于计算机视觉的五台山壁画缺损区域自动修复技术研究
采用具有衰减门限策略的迭代阈值法求解一定的误差容限下的最稀疏逼近问题,以块为单位逐块对壁画图像缺损区域进行稀疏重构,对缺损部分进行修复;为保障修复方向与结构内容的一致性,将信息优先权选择扩散的思想引入壁画图像修复中,采用由外至内的分层处理,沿着等照度线方向按照优先权选择扩散顺序逐层修复图像缺损区域,修复中迭代执行分层修复过程直至修复结果收敛于稳定结果;利用MapReduce并行编程模型,对结合信息扩散的层次迭代壁画修复算法结构进行并行化设计。
4. 五台山壁画智能处理原型系统的设计与实现设计基于智能信息处理和大数据技术的五台山壁画缺损区域智能标注、分类、修复原型系统。
第二部分:五台山文化的数字化再现及旅游体验设计
1. 五台山文化与数字化技术的融合通过研究五台山文化与数字化技术两者之间的结合点及其关系,提出五台山文化数字化保护传承、交流传播和展示、创新发展的思路,从技术层面分析五台山文化遗产数字化传承的方法,设计五台山文化遗产数字化再现的计算机模型。
五台山文化数字化再现案例论证通过对五台山文化数字化再现中的视觉叙事进行探析,讨论数字化再现中视觉元素与叙事内容的构成和表达,选取某个典型寺庙,以历史发展情节的数字化再现进行个案研究论证。
3. 五台山文化遗产的数字化再现及旅游体验设计通过分析数字化技术在智慧旅游发展中的支撑作用,利用云计算、物联网、移动增强现实技术、三维建模技术等再现五台山辉煌的佛教文化,并将五台山文化与智慧旅游系统融合纳入到旅游体验设计中,建构出旅游公共服务平台、旅游监管平台、旅游营销平台、旅游体验交互平台,以扩展五台山文化遗产的旅游体验途径。