【摘 要】
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随着时代的发展,越来越多的人选择走进博物馆,或是享受历史博物馆带来的文化熏陶,或是感受科技博物馆带来的知识魅力。所以博物馆如何更好得服务参观者,用有限的展示空间去尽可能满足游客的参观需求成为很有意义的研究方向。传统的研究方法可能大多局限于问卷调查和人为询问,使得参观者和博物馆工作人员都不太便捷。所以本文主要研究如何结合现有的人工智能技术来获取参观者对博物馆展品的评价,方便博物馆优化其展品的展陈。一
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随着时代的发展,越来越多的人选择走进博物馆,或是享受历史博物馆带来的文化熏陶,或是感受科技博物馆带来的知识魅力。所以博物馆如何更好得服务参观者,用有限的展示空间去尽可能满足游客的参观需求成为很有意义的研究方向。传统的研究方法可能大多局限于问卷调查和人为询问,使得参观者和博物馆工作人员都不太便捷。所以本文主要研究如何结合现有的人工智能技术来获取参观者对博物馆展品的评价,方便博物馆优化其展品的展陈。一直以来的大量研究表明,人类的一些内心想法或是情绪状态都会自然流露在他的面部中。通过观察与对比人脸嘴角、眼睛及面部等五官带来的面部肌肉变化,就能感知到其内心的情绪状态。所以,面部表情是一个直观反应参观者对博物馆展品满意度的重要指标。本文结合当下盛行的卷积神经网络来实现面部表情自动识别,以一种自然的方式来获取参观者对展品的内心评价。结合传统的八种表情分类方法并考虑到实际的游客参观场景,本文自定义了一套表情分类,将参观者的表情细分为三种正向表情:高兴、感兴趣、专注和三种负面表情:困惑、疲倦、厌烦。针对此表情分类方式,本文还自制了适用于博物馆游客参观的表情数据集MVE,并根据同时检测多人表情的任务需求,改进了mini_Xception网络以加快模型的识别速度并提升识别精度。此外,本文同时结合基于卷积神经网络的人脸识别算法来计算参观者在展位前的停留时间,并将其与面部表情识别算法计算出的表情得分一起作为评价指标来计算博物馆每一个展位的展品对参观者的吸引度。又考虑到实际博物馆场景下同时区别多人的任务需求,本文修改Face Net网络损失函数以增加类间距离来更好得区分不同参观者。然后本文通过Py My SQL依赖包将评价指标导入My SQL数据库,再利用前端代码与后端联调,并用Java Script中的ECharts库实现数据的可视化呈现。通过这些数据可视化的呈现,直观得反应出每个展点是否足够吸引参观者,一些评分较低的展点可以通过更换展品的方式来完善博物馆的成列。
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