通过增强现实和机器学习保护非物质文化遗产：以单珠编织针法为例

《Journal on Computing and Cultural Heritage》：Preserving Intangible Cultural Heritage Through Augmented Reality and Machine Learning: A Case Study of the One-Bead Netting Stitch

　　

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串珠编织作为一种非物质文化遗产（ICH），蕴含着通过高灵活性、精细动作实践传递的隐性程序性知识。现有的数字化保护方法主要侧重于实物文档记录、图像档案或分步视觉叠加，在捕捉和形式化构成工艺专长的具身微动作方面能力有限。本文提出了一种计算框架，利用第一人称增强现实（AR）感知和序列深度学习，将串珠编织手势建模为结构化、可分类的单元。以单珠网编针法作为一种有界且可重复的工作流程为重点，通过工艺分析和专家咨询开发了一套手势分类体系，将核心微动作操作化以实现分割和监督建模。该系统部署在 Microsoft HoloLens 2 上，用于从两名新手参与者处采集轻量级三维手部骨骼数据，这些参与者在数据采集之前完成了结构化训练。手势数据从第一人称视角录制，使得在自然编织单珠网编针法时能够无创地追踪精细编织动作。经过一个包含模式设计、骨骼归一化、时间分割和模型训练的监督学习流程，训练了一个混合卷积神经网络和长短期记忆网络（CNN-LSTM）架构来分类四种强制串珠编织手势，验证准确率为 69.22%。一个聚焦于主要编织手势的简化二分类模型验证准确率为 73%。除分类性能外，本研究还展示了一种可复现的方法论，将具身工艺实践转化为计算可解释的表示形式。所提出的框架有助于发展手势级别的保护策略，并为基于 AR 的教学反馈系统奠定基础，这些系统支持在人机交互环境中传递具身文化知识。

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