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贵州傩文化大数据集共享平台设计

2018-11-21白海娟王存睿

大连民族大学学报 2018年5期
关键词:傩戏全景面具

白海娟,王存睿,王 磊

(大连民族大学 a.计算机科学与工程学院; b.大连市民族文化数字技术重点实验室,辽宁 大连 116605)

贵州傩文化是一种原始的宗教文化现象,是一种民间的宗教信仰,一种文化活动和艺术表演方式。包括各种各样的仪式和丰富多彩的傩戏、傩乐、傩舞表演,还有千姿百态的傩面具艺术、傩坛的组织和狂欢节等[1]。由于时间受限和地点多变,傩文化的演绎场景远离人们的日常生活,傩文化的相关活动、傩艺术与现代媒体发展相脱离。传统的“登记、发现、保存”的保护模式随着大数据时代的来临已经变得非常落伍了[2-3]。傩戏与傩面具的采集工作由于环境、保存情况、技术人员等多方面原因,导致了傩戏及面具采集的数据不准确、不全面,有的数据仅有一个名称一个数字。傩文化的数据科学研究需要大量的基础数据采集与处理工作,然而现存的傩文化数据还远远不够。所以当前傩戏文化保护最重要的内容和工作步骤就是傩戏面具的数据采集整合。

1 傩文化大数据规范化处理技术

1.1 信息数据采集与分类处理

采集的数据分图形、视频音频、文本、3D数字模型四大类,数据来源于人工采集和网上获取。本文主要研究图形与3D数字模型的采集方法。对于面具图样和服饰、崖画、版画等平面艺术作品,采用哈苏相机垂直正摄影采集图像平面信息,并标记相关信息储存为RAW格式文件,RAW格式数据是相机捕获的原始数据,可高保真的支持图像色彩分析等应用。三维数据采集一般采用三维激光扫描与实景结合的方法,通过单反相机对构建物拍摄,以PNG格式存储,保证顶视图一张与底视图各一张,并进行水平向上每次30°左右变化,水平方向向下每次45度左右的变化的环绕式拍摄,每组3张总计26张照片,采集过程及效果如图1。

图1 采集过程及效果展示

傩文化大数据集的分类处理实际上是在探索非物质文化遗产内在文化逻辑的基础上,对非物质文化遗产的元数据进行分类,并制定相关元数据分类标准[4]。

据此构建的傩文化资源标准描述框架包含名称、标签、标识、导出的类型和其他相关信息,以文件目录检索XLM文件,URL连接储存三维信息模型,抛弃单一文件储存方法建立资源数据集,傩文化资源标准描述框架见表1。由此实现统一开源的标准数据集,具有大量真实高效快速特点[5]。对于影音类数据直接统一格式增加注释标记后归档储存。便于后期对数据存储的规范与细化,资料的数据加工和数据挖掘,数据采集处理流程如图2。

表1 傩文化资源标准描述框架

1.2 基于分形理论的傩文化图片资源分类

将采集到的2D数据定义为“图像”,例如面具和人物的照片;通过计算机将采集到的图像由计算机绘制成形或手工绘制的面具图片、人物肖像等定义为“图形”。因为图像描述一般是自然场景的物体,图像中物体的边界区域线条比较平滑。图形中通常存在大块颜色相似区域,图形中物体边界的色差变化大,导致区域线条相对不平整。分形理论(Fractal Theory)是目前应用于图像分析领域的一种新理论,本文基于分形理论的图片分类方法主要利用了分形维数和局部分维数变化率用以判断傩戏面具2D图形和自然图像。

图2 数据处理流程图

首先计算分形维数公式如:

(1)

式中:ε是小立方体一边的长度;N(ε)是用此小立方体覆盖被测形体所得的数目,维数公式意味着通过用边长为ε的小立方体覆盖被测形体来确定形体的维数。

局部分维数变化率(Local Fractal Dimension Slope,LFDS)用来做已确定维数图片的分类。计算LFDS的公式如[6]:

(2)

式中:N是尺度ε的最大值;kLFD(ε)是拟合效果最佳直线的斜率。

当测量的尺度值ε较小时,图形局部区域的特征决定了分形维数,图形局部小区域比较平滑,因此局部分维数(kLFD(ε))值也相对较小。但是随着测量的尺度值ε逐渐增大,决定分形维数的不再是图形局部区域的特征,而是由图形的整体区域的特征来决定。因为图形中间区域的变化较大,则局部分维数kLFD(ε)的值变大,此时LFDS大于0。然而对于自然图像的二维投影来说,获取照片时的周围噪点和自然物体的本身特征,图像内部区域不像图形内部区域具有光滑性。自然图像内部区域相对较粗糙,局部分维数kLFD(ε)的值较大,随着测量的尺度值ε逐渐增大局部分维数kLFD(ε)的值减小,此时LFDS小于0。因此我们可以根据LFDS的值对傩资源图像和傩资源图形分类存储。若LFDS大于0的图片,就是图形,LFDS小于0就是图像。

2 傩文化大数据集共享平台

2.1 概 述

在多媒体技术、增强现实、智能应用终端等技术手段广泛应用的今天,急需大量稳定的公开的数据源[7]。傩文化大数据共享平台,是对贵州省铜仁市获取的图形图像、文学、视频、三维模型等艺术材料,实现持续维护和开源的数据共享平台。傩文化大数据集共享平台应包含民族特色,开源共享,标准化等特征:

(一)民族特色。传统的民族文化保护,多通过人工登记、专家鉴定、调研发现、记录保存的保护方法,所需存储空间相对较小[8]。随着数字化技术的出现,有了三维村寨漫游,民族舞蹈,民族建筑等使用媒体进行内容描述的新数据,又有了倾斜摄影三维实景建模和激光扫描点云模型技术。

(二)开源的傩文化共享数据集。随着数据记录方式的不断更新和增加,开始产生大量相关非结构化数据形式。建立中国傩文化具有特色的面具数据集,傩戏人物谱系以及关系网络图表,研究傩文化大数据基本特征,提供规范后傩戏与面具的2D及3D数据,方便广大中国传统爱好者、设计工作者查阅、使用。

(三)标准化的傩文化大数据集。数据呈现多源、异构状态[9]。随着图像、音视频、地理位置信息,以及Web上出现的大量的非结构化数据量异构数据的混合,导致提供有用信息的难度不断增大。为了提供真实有效的信息,开源的数据集所用数据必须提出一套标准化数据流程。

2.2 傩文化数据网

贵州傩文化数据网是一个展示并提供傩文化大数据服务的网站,平台界面如图3。包含傩戏与傩面具的2D及3D数据,并及时关联傩文化传承人的相关信息,面具2D标准是规范处理傩面具及其他象征物的原始及抽象的平面图,傩文化3D标准主要提供标准的傩面具3D模型,包含网格及色彩、纹理等信息贴图文件。傩文化App是针对傩文化介绍与传承开发的移动端软件,可以浏览贵州傩文化的发展及历史溯源,包含大量的图文与视频信息。AR明信片是通过手机360o展示傩文化的戏曲与面具模型信息的交互应用。全景地图可以帮助用户远程全景游览傩文化博物馆[10]。

图3 数据共享平台展示

基于Web的傩文化大数据集共享平台作为傩文化大数据集的窗口。在做实际设计的时候还考虑主从延时问题,在数据采集地设计一个主库用来写入储存的数据,并在阿里云搭建一个云服务器作为用户访问的读取库[11]。

2.3 全景地图

傩文化大数据平台提供高清实景地图及360°的真实场景如图4。通过理光景达全景相机对铜仁市傩文化博物馆采集的全景图像,以第一人称视角浏览,足不出户游览傩文化博物馆每一个角落,同时采集的傩文化数据图像全景视频恢复了原鲜活生动的傩戏及傩文化演出过程。傩文化大数据平台数据涵盖部分的高清全景图片和视频,全景数据与基于Web端实时渲染实现了傩文化全景数据的共享,填补了傩文化全景地图的空白,解决了多个傩文化应用场景快速切换的问题。

傩文化非遗数字化共享展示, 是从社交网络的快速传播到公共文化平台的公共资源应用,实现了傩戏和傩面具基础数据的共享。

图4 全景地图浏览

2.4 跨媒体与AR技术的应用

增强现实(Augmented Reality,简称AR),是一种将真实世界信息和虚拟世界信息“无缝”集成的新技术,是把原本在现实世界的一定时间空间范围内很难体验到的实体信息(视觉信息,声音,味道,触觉等),将虚拟的信息应用到真实世界,被人类感官所感知,从而达到超越现实的感官体验;使真实的环境和虚拟的物体实时地叠加到了同一个画面或空间同时存在[12-14]。在实际操作中,将明信片对应的3D面具及动态视频,标定生成虚拟对象显示到用户设备所扫描的完整区域内,通过增强现实设备的摄像头实时连续标定,构建虚拟环境的三维或二维空间,明信片的特征图像是由在计算机提取特征点后覆盖标定的区域,达到“虚中有实”的表现效果。

通过增强现实技术在傩文化中的应用使傩戏与傩面具脱离了遥远的距离和空间,并以数字化的方式进行传播。跨媒体与AR技术的应用,所用到的数据均来自于傩文化大数据集,标准的数据,融合现实效果如图5。应用更多的文化传播途径,进一步让民族艺术以一种全新的媒介、新颖的方式融入到信息化建设中,带来更智能的感知体验同时,帮助广大民众更好的了解这些少数民族文化的价值及其代表的独具魅力的文化内涵。

图5 AR技术扫描明信片

3 结 语

以贵州的傩文化为例,利用大数据技术建立傩文化数据平台。针对傩文化的物质和非物质文化设计大数据集标准,并通过网络技术共享已采集和处理的标准化数据集,提出全新的傩文化数据处理与开源模式[15],这种模式是傩文化发展传承与文化的基创,加速了傩文化数字化保护的进程,创造了傩文化大数据应用的新途径。在数据应用上,它包含了傩戏和傩面具构建的2D与3D数据的数据集和相关数据应用案例。通过AR技术展示的标准数据3D模型和动态图像,取得了良好的效果。傩文化大数据集模式作为一种面向大众应用的、新型的数据信息网络服务模式,实现了在终端对多种数据进行汇聚并提供基本数据资源的服务,其核心是一套数据交换标准规范,实现了在复杂环境下对复杂数据的组织、存储和管理功能,并且能够在终端浏览器上实现透明化访问。实践说明傩文化大数据平台能有效的保护和传承贵州省铜仁市傩文化的物质及非物质文化遗产,这种数字遗产保护模式,最终可以达到利用数据的力量服务科学和社会的目的。

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