京剧脸谱的数字化应用研究

朱茂林 汪晓春

摘 要：京剧脸谱是京剧人物角色的面部绘画，是中国传统文化中最经典、最具代表性的文化艺术，具有很浓厚的民族精神和时代感。本文通过脸谱的色彩和纹样图案特征提取，完成脸谱的数字化采集，同时通过构建脸谱的语义词包，实现基于语义词包的脸谱再设计。对于脸谱的数字化研究，将对脸谱文化的保护、传承和发展有深远的意义。

关键词：图像识别；语义词包；京剧脸谱；色彩

0 引言

民族文化指各民族在其历史发展过程中创造和发展起来的具有本民族特点的文化。民族文化体现了一个民族的历史足迹，是一个民族智慧的表现，是一个民族发展壮大的基础。但民族文化的发展需具备一定的条件，因为任何一种文化，要流传下来，要发展下去，必须借助一定的载体，而文化需借助文化载体。[1]

中国京剧脸谱文化博大精深，而脸谱的彩妆运用之妙更是存乎一心。脸谱是中国戏曲内独有的，不同于其他国家任何戏剧的化妆。戏曲脸谱有着独特的迷人魅力。从戏剧的角度来讲，它是性格化的；从美术的角度来看，它是图案式的。在漫长的岁月里，戏曲脸谱随着戏曲的孕育成熟，逐渐形成，并以谱式的方法相对固定下来。伴随着时代的推移、社会生活的更新和人类生存方式、生存状态的变化，要弘扬京剧脸谱，必须要不断创新文化载体，更符合时代背景的文化载体才能更好地促进京剧脸谱的发展。

本文探讨实现关于京剧脸谱数字化的关键技术，包括基于颜色和纹理特征的脸谱内容提取，基于脸谱的語义词包构建以及基于语义词包的脸谱再设计，提升民族文化传承方式等。

1 相关工作

国外在文化资源的数字化研究最早可追溯至R. Fielding于1965年首次出版的《The technique of special-effects cinematography》，该书主要阐释了如何在电影、动画电影中创作专业视觉效果等问题。在数字化时代，这些传统的特效技巧成为后世文化资源数字化展示与传播、虚拟体验等的重要借鉴。[2]J.Gomez-Lahoz和D. Gonzalez-Aguilera（2009）设计实现了一种低成本的、灵活的、自动化水平较高的数字化系统，用于虚拟考古遗址的建模。[3]H. Balk和L.Ploeger（2009）的研究，首次解决了许多图书馆所面临的大批量历史印刷资料扫描件的全特征电子文本转换问题，并在最少人工干预的前提下显著改善了用户的可访问性。[4]20世纪90年代以来，我国数字文化遗产主要是对古代遗址、古建筑、石窟、壁画、雕塑以及文学为代表的文化遗产和音乐、戏曲、民族民间习俗和其他非物质文化遗产进行数字化复制和挖掘，取得了重要成果，同时国内许多学者将当前流行的数字化技术引入中华文化资源上，进行了诸多尝试和总结，提出了一系列创新性、改进性的新技术与算法。其中，路遥等（2005）提出了一套虚拟旅游系统体系，着重分析了人机界面、网络虚拟现实等关键技术。[5]杨安祺和殷耀文（2006）利用虚拟现实的建模语言VRML在VrmlPad上建立了一个类似于博物馆的全景3D模型，把真实的秦郑国渠虚拟成计算机中的三维世界，并实现了虚拟漫游和网络互动。[6]

2 京剧脸谱的数字化设计

2.1 基于颜色和纹理特征的脸谱内容提取

京剧脸谱的数字化设计首先是对现存京剧脸谱的数字化采集，主要是两大类数据的提取：颜色和纹理特征。京剧脸谱是戏曲脸谱中用色最多的剧种，以丰富想象和夸张的手法，突出剧目中复杂的人物形象。脸谱主色一般象征某个人物的品质、性格和气度等，通常红色的代表忠勇、正直；黑色的代表勇猛、直爽；白色代表奸诈、狠毒、阴险等。京剧脸谱的图案也非常丰富，常以蝙蝠、燕翼、蝶翅等为图案勾眉眼面颊，结合夸张的鼻窝、嘴窝来刻画面部的表情。开朗乐观的脸谱总是舒眉展眼，悲伤或暴戾的脸谱多是曲眉合目。每个部位的图案变化多端，有规律而无定论。

京剧脸谱讲究形式感，在变化多端中仍有规范可循，其具体表现就是谱式的丰富多彩，同一脸谱也有不同的谱式归属。谱式虽多但性质无非两类：一是基本谱式，可从构图和用色特点上加以区分，每一种基本谱式均为若干角色所用；一是角色谱式，即在刻画角色上取得观众普遍认同者。两者呈交错状态。

根据现存脸谱的创造过程和特点，我们将脸谱进行一定规格的数字化编码，以便于在计算机中进行存储及其他相关操作。通过谱式的划分、脸部关键图案的划分以及脸谱色彩的整理，形成脸谱的基本数字化格式，其中谱式为整脸和三块瓦脸等，图案则是根据眉、眼、鼻、口、额等部位的图案，色彩为类别和技法，类别包含主色、副色、界色、衬色等，技法包含揉脸、抹脸和勾脸等。

脸谱的数字化采集主要采用图像识别，通过脸谱色块和脸谱关键位置的纹理图案提取，实现脸谱的数字化存储。脸谱每个色块都有对应的颜色语义，同样基于特定的历史文化背景，脸谱艺术家为了艺术的表现力，会创作相应角色的纹样图案。将现存脸谱的纹样图案进行数字化整理和存储，将会为后期的脸谱艺术家提供可靠的艺术借鉴和参考，同时对于脸谱文化的传承也起到了相当大的作用。脸谱的分析主要根据色块比和图案样式，如荆轲的脸谱，谱式为三块瓦脸，脸谱图案有匕首纹（代表刺客的身份），其中红色占据脸谱的65%面积（红色代表英勇正义），白色占据35%（代表奸诈多谋），黑色占据25%（代表刚直果断），黄色占据8%（代表勇猛残暴）。

2.2 基于脸谱的语义词包构建

基于脸谱的标准数字化格式，我们通过构建脸谱的语义词包，完成脸谱的标准化数字处理。主要是通过两种方式完成脸谱词包库的建立，一种是基于一定数量的人工手工录入，完成脸谱数字化格式的基本原型；另一种是计算机在脸谱数字化格式的基本原型上，通过机器学习完成词包的智能化录入。

按照前面设置的脸谱数字化格式，完成计算机数据库的建立，通过手工录入和机器学习的模式实现脸谱数据库的丰富和完整。同时构建对应脸谱的语义描述和脸谱对比，将脸谱的差异进行可视化对比，如赵高与曹操两者的评价在史书上有很多相似的地方，但因为个体在不同年代所处的阶级以及作为等，又有很多的差异性。例如，赵高的眉为奸眉，而曹操的为凝眉（代表工于心计等），而谱式都是白色整脸，白脸是两者在后人的总体评价中趋于同一大类的人物。

2.3 基于语义词包的脸谱再设计

通过脸谱的图案处理，按照脸谱数字化规格在计算机中存储脸谱的数据，并与经过大量机器学习构建的脸谱词包数据库进行索引匹配，形成脸谱的再设计平台，用户可以根据现有的脸谱数据，构建对应性格的角色脸谱。

构建脸谱的基本流程：首先描述臉谱角色的主性格、次性格、二次性格、身份和阶级属性等；然后根据相关的史料记载，提取相应的关键字，对角色性格进行进一步的细化和描述，自动计算机根据用户给定的这一系列数据，生产符合这些指标的脸谱，计算机完成初步的脸谱去重和筛选；用户再根据脸谱的美观度，对脸谱进行二次的人工筛选，选择觉得合适的脸谱；系统将会记录下所有用户的选择过程，根据用户的选择结构，计算机进行相应的数据记录，并根据记录生产相应的用户筛选指标，经过一定数量的用户样本数据收集后，将会作为系统后续脸谱生成和提供的相应参考指标。

3 京剧脸谱的数字化应用

3.1 基于体感的脸谱展示系统

运动捕捉是能够精确记录人体各部位在三维空间中运动的一种技术。运动捕捉技术不仅包括可以捕捉人体大幅度动作（如四肢和头部的动作）的全身运动捕捉，也包括可以捕捉手部动作的手势捕捉和面部动作的表情捕捉。[7]基于体感的脸谱展示应用，主要是通过体感设备捕捉用户交互手势，计算机摄像头识别用户面部特征点，实现脸谱的绘制和个性化展示。该应用可用于实体博物馆的数字化展示以及脸谱的文化传承和普及。

3.2 基于面部投影的脸谱展示

基于面部投影的脸谱展示主要运用的是Omote虚拟化妆技术。Omote技术实际上是将实时跟踪与投影映射技术相结合，首先运用三维激光扫描创建一个准确的脸部模型，模型配有详细的轮廓参数，然后在此基础上加入图样或者是图形动画，再在脸部的关键点装上动作追踪器，进而实现图像在脸部相应位置的实时跟踪投射。我们通过虚拟化妆技术，将已经数字化的脸谱实时绘制在用户的面部，也可以显示用户创建的个性脸谱，在展示的过程中，让用户不仅能够看到最终的脸谱效果，也可以重现脸谱的绘制每一个流程。这样的展示方式，区别于传统的展示方式，让用户对脸谱的文化更加感兴趣。

4 结语

本文提出了基于脸谱的颜色与纹样图案特征提取实现脸谱的数字化采集，同时通过人工手动录入和机器学习的方式实现脸谱语义词包的构建，实现基于脸谱语义词包的脸谱再设计，借由移动端和网页端应用实现用户的个性化脸谱绘制。通过这种数字化的方式，完成脸谱的保护和传承，具有深远的意义和影响。最后，基于脸谱的数字化应用延伸出基于体感的脸谱展示与基于面部投影的脸谱展示，实现脸谱数字化后的具体应用展示，为脸谱的展示和商业化运作提供了良好的示范作用。

参考文献：

[1]郑丽莲.创新文化载体、宏扬京剧脸谱[J].大众文艺，2010（15）：155-156.

[2]D.Gonzalez-Aguilera，J.Gomez-Lahoz . Forensic Terrestrial Photogrammetry from a Single Image[J] . Journal of Forensic Sciences，2009，54（6）：1376-1387.

[3]H Balk，L Ploeger . IMPACT：working together to address the challenges involving mass digitizatization of historical printed text OCLC Systems&services[J] . International Digital Library Perspectives，2009，25（4）：233-248.

[4]路遥，王小平，苟秉宸，等.基于Web的虚拟旅游系统[J].计算机辅助工程，2005（4）：31-34.

[5]杨安祺，殷耀文.秦郑国渠数字文化遗产再现技术[J].陕西科技大学学报，2006（05）：112-115.

[6]李向阳，庄越挺，潘云鹤.基于内容的图像检索技术与系统[J].计算机研究与发展，2001（03）：344-354.

[7]邱望标，李超.基于运动捕捉技术的中国少数民族舞蹈艺术保护方法研究[J].电子科技大学学报，2009，04（11）：101-104.