借助增强现实与机器学习技术保护非物质文化遗产：以单珠网结为例

《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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珠串编织作为一种非物质文化遗产（ICH），承载着通过高技巧、精细运动练习传授的隐性程序性知识。现有的数字化保护方法主要侧重于文物记录、图像档案或分步可视化叠加，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，将珠串编织手势建模为结构化、可分类的单位。聚焦于一珠网状编织针法这一有界且可重复的工作流程，通过工艺分析和专家咨询开发了手势分类体系，以便将核心微动作操作化，用于分割和监督建模。该系统部署于微软 HoloLens 2，从两名在完成结构化培训后参与数据采集的新手参与者中捕捉轻量级三维手部骨骼数据。手势数据从第一人称视角录制，使得能够对一珠网状编织针法自然编织过程中的精细运动动作进行非侵入式追踪。在完成包括模式设计、骨骼归一化、时间分割和模型训练在内的监督学习流程后，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，用于分类四种必选珠串编织手势，验证准确率达到 69.22%。一个聚焦于主要编织手势的简化二类模型验证准确率达到 73%。除分类性能外，本研究还展示了一种可复现的方法论，可将具身工艺实践转化为可计算解释的表征。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 instructional 反馈系统奠定基础，该系统支持在人机交互语境中传授具身文化知识。

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