Fractal-Dimension-Based行走轨迹分析:一个案例研究在博物馆j·阿尔芒庞巴迪

文摘

全面了解的随机性、任意性和游客的行为和交互的复杂性在博物馆是很重要的,因为它是与设计有关。仍有不确定性,如何描述游客的行为和交互。在这项研究中使用的分形维数是表示的几何形式的岁的家庭”,和学生的行走轨迹。研究结果表示,所有三种fractal-dimension-time行走轨迹曲线波动在早期阶段。一个显著的指数收敛可以观察到。平均收敛后的分形维数岁,家庭,和学生的行走轨迹几乎是1.8,1.6,和1.2,分别。此外,这三种类型的游客的行为特征进行量化,原因是猜测和推断。分形几何的综合考虑可以帮助游客的行为建模和博物馆的设计。

1。介绍

一个合格的博物馆设计可以明显提高游客的体验。近年来,博物馆的互动设计理论已经大大发展。交互式设计方法考虑游客的行为会影响建筑的设计和部署的展品。这种设计方法通常基于游客的行为,以及游客之间的交互,展览,和博物馆空间(1]。借助交互研究,架构师更加关注游客的感受和反馈。然后访问的经验是非常丰富和改善(2]。然而,游客的行为显然是随机的,任意的,复杂的。有限的理论和技术,游客的行为和相互作用难以全面研究和解释。

游客的行为建模是相互作用的基础研究。游客的行为和交互将直接影响设计。互动交流是博物馆设计的关键(3]。不同的理论存在的量化和交互行为。这些理论可能根据指标分类和学习态度分为两大类4,5]。

第一个常见的方式主要集中于单例的行为。使用这种方法,单例的行为,例如,游客的行为、认知和知觉,可以研究。基于这些行为的量化,交互设计理论将被开发。作为博物馆向游客展示信息的容量由物理空间十分有限,这些研究有助于博物馆设计(6]。研究提供的证据表明,多点触控互动展品使游客探索大型科学数据集和可以提供有效的学习机会(7]。除此之外,一些研究结果强调仔细考虑招聘决策的重要性在博物馆研究和评价8- - - - - -10]。这些单例的特性可以被认为是主要的参考设计。然而,互动设计基于单行为只能提供空间和展示位置的基本属性。很难量化不同元素之间的影响,不有效地改善设计。

其他理论主要关注多元素的相互作用。讨论的元素包含游客,建筑,展品。然后,这些元素之间的相互作用会影响建筑的设计和部署的展品。这种方式已经明显借助数字技术和设备开发,基于游客之间的交互和展品可以有效地获得。然后,研究人员实现社会学环境心理学和数值模拟,综合分析相互作用[11]。在这个理论框架,增加游客的体验的方法通过更大的互动和参与讨论(12]。使用数字技术,建筑单位、材料、和智能设备可以插入在交互式博物馆(13,14]。尽管多元素相互作用的研究提供一个方法来量化的交互,其随机性,任意性和复杂性没有合理的描述。

随机、任意和交互的复杂特性将直接影响行走轨迹和展览设计。很难被研究和全面解释说,研究人员和架构师必须引入假设和假说有意或使用的智能设备来弥补不足的模型。这限制了博物馆的发展设计和互动理论。

分形理论,提供了一个通用框架,研究随机的,任意的,和复杂的目标,介绍了15- - - - - -17]。随机曲线的分形维数可以方便地获得计盒方法基于[18]。这个应用计盒分形维数计算方法(BCD)[命名为值盒维数计算19]。介绍了分形理论和BCD博物馆领域的设计和互动理论,可以帮助我们研究建筑的视觉复杂性(20.),讨论部署艺术展览(21),评估大气污染影响大理石表面的微观结构22]。

在这项研究中,一个经典类型的访客的互动,即。,their walking trajectories were analyzed and discussed based on the fractal geometry. Considering a walking trajectory as a two-dimensional random curve, its geometrical characteristic was quantified. Then, the randomness, arbitrariness, and complexity of the visitors could be studied. It is of great necessity to describe and model the visitor behavior and interaction in the museum, which will be of interest to the researchers and architects.

2。维数值方法对象

BCD的常见类型的分形维数可以表示分形和几何属性的对象(23]。此外,BCD容易测量的未知有很大的优势等级(24]。因此,它是一种最广泛应用的方法确定分形维的对象。

算法如图1BCD的数值目标几乎可以从一系列点的斜率估计重对数坐标图的绘制。的X和Y每个点的坐标计算和 ,分别在哪里代表了最小数量的盒覆盖的目标。通常,最初的是设置为目标的长度四分之一的一面,和最低是像素单元。此外,高原的重对数坐标图应该被消除。具体来说,如果几个顺序计算由不同是相同的,只在这组点第一个元素将被保留。

3所示。案例研究

3.1。博物馆j·阿尔芒庞巴迪

博物馆j·阿尔芒庞巴迪(j . AB)位于蒙特利尔郊区被认为是紧凑,吸引游客。里面有隔断墙并不多。操作数据的游客可以观察到。如图2,j . AB包含几个主要领域,三个展厅,一个临时展厅,多媒体室,一个休闲区,一个购物区,和办公室。

在这个案例研究中,工作室的三个展厅,选择和分析。如图3这个大厅有三个入口。入口位于靠近门的博物馆。因此,大多数游客进入通过入口,入口退出,B和c .此外,棕色块如图3代表了展品。j . AB由旅游的学生,家庭,和老年人。

3.2。几何特征的行走轨迹

三种游客被观察和研究,即。,学生,家庭,和老年人。十个科目每个排序进行了讨论。五个摄像机和一个关键任务设备应用于观察和记录游客的行走轨迹。然后,这些摄像机记录的数据和设备加工在全息三维光学投影系统。最后,行走轨迹可以根据策划的输出全息三维光学投影系统。更详细的3 d全息光学投影系统可以发现在25]。

介绍了分形维数来量化不同游客的行走轨迹的几何特性。行走轨迹可以被视为一种定位时间曲线在二维平面上。注意索引集T整个参观时间,D(t)代表旅游的计盒维数的行走轨迹之前t, 。

三种轨迹和他们散步D(t在这个案例研究中进行了讨论。

4所示。结果与讨论

4.1。行走轨迹

每个类的行走轨迹的十个游客在数据被绘制为黑色线条4- - - - - -6,分别。粉色点记录代表游客停下来呆的地方。粉红色代表了住时间点的面积;更大的粉红色区域表示呆更长时间。本研究的最小停留时间设置为15秒。一旦游客呆在一个位置超过15秒,一个粉红色的点会生成。

应该注意到学生访问j . AB通常根据问卷调查旨在完成作业。他们在课外时间去参观博物馆。在图所示的行走轨迹4证明学生的参观路线是相对固定的。学生们没有多少兴趣,其他不相关的展品。为了完成作业,学生访问j . AB首选到达指定的位置,这可能是作业的主题。除此之外,更大的粉红色的点表示,学生们将在这个指定位置停留更长的时间。他们可能会花时间完成作业封闭的相对表现。

家庭通常在周末访问j . AB。他们更愿意跟随的路线标志的博物馆。粉红色的点在图的数量5代表更高的频率。然而,他们没有呆很长一段时间。与此同时,根据行走轨迹如图5,这样的客人没有追溯经常回来。

岁的来访时间更随意。行走轨迹图6展示了一个更加随意的参观路线。除此之外,更大的粉红色的点表示,老年人将展品附近停留更长的时间。

4.2。计盒维数的行走轨迹

十个受试者的行走轨迹是随机选择的。游客在j . AB不同时期以来,所有的步行时间分为1000部分比例。就像前面提到的3.2,考虑到行走轨迹作为二维曲线,曲线的前一刻t可以绘制。然后,这一部分的BCD的行走轨迹可以根据节中介绍的方法获得2指出,这是由于样品BCD 1前的时刻t。平均的BCD十受试者的行走轨迹可以指出之前的BCD的时刻t。最后,BCD-time曲线可以通过重复此操作。这种方法在图绘制示意图7。三种行走轨迹和他们的D (t)可以通过实施这种方法,如图所示8。

所有游客的行走轨迹的计盒维数曲线绘制在图8。在融合之前,所有的尺寸波动明显。然后,曲线聚集几乎成倍增长。在此之后明显的收敛,所有的计盒维平均值略有波动。平均年龄的行走轨迹的分形维数最高。一个更高的分形维数意味着更高的复杂性。分形维数较高的行走轨迹通常显示更随机。最高的分形维数可能是由于他们的任意运动节中讨论4所示。1。相对较小的值收敛后的家庭可能表明他们参观礼仪更普通。学生的行走轨迹的分形维数之间的其他两类。这可能是由于不同的作业。每个曲线将讨论如下。

box-counting-dimension-time曲线绘制在图9暗示其波动的时间是最长的。此外,幂函数, ,安装其上、下信封。两个原因可能导致这种波动。(1)处于初期阶段,但行走轨迹的几何和分形特征会随时间变化明显。可能会非常不同 ,在哪里是一个小的增量。(2)在早期阶段,行走轨迹并不是那么久。之前的尺寸波动显著收敛计盒方法可能造成的介绍部分2。具体来说,在早期阶段,行走轨迹比后者短和更随机。长度和行走轨迹在相邻时刻的复杂性显著改变。盒子的数量计入首次将改变值得注意的是,造成起伏的。然后,行走轨迹随时间延长,减少两个相邻时刻之间的区别。BCD越来越弱,最后变得稳定。

与此同时,意思是分形维数的行走轨迹几乎是1.8岁。1.0和2.0之间的分形维数是常见的复杂和随机二维曲线,例如,科赫曲线(1.2618)。这个值表明,老年人的行走轨迹是一个分形模式中存在的二维空间。

box-counting-dimension-time曲线绘制在图10暗示其波动的持续时间短于老年人。此外,幂函数拟合其上下信封。的系数和展示了其收敛速度更快。与此同时,意思是分形维数的学生的行走轨迹几乎是1.6。这个值显示老年人的行走轨迹比学生更复杂和随机行走轨迹。

box-counting-dimension-time曲线绘制在图11意味着融合是最轻微的,之前的波动和波动的时间之前家庭的BCD的收敛是最短的。此外,幂函数, ,安装其上、下信封。与此同时,意思是分形维数的学生的行走轨迹几乎是1.2。这个值显示了家庭的复杂和随机访问路径小于其他两个。

学生的BCD的行走轨迹可以观察到超过家庭的行走轨迹。我们认为以下两个原因:(a) BCD-time曲线代表了BCD十游客的行走轨迹获得的平均水平。有三个博物馆的入口,学生们可能会选择一个不同的人。与此同时,尽管相同的学生来访的原因,即。完成作业,他们工作在不同的展品。也就是说,不同的学生不同的参观路线。(b)并不是所有的学生可以直接从入口到达目的地。他们可能需要找到出路,或者错了,回头,或者被其他展品吸引了,等等。这两个原因可能导致他们的访问更随机的和任意的。因此,更高的复杂性学生行走轨迹比家庭的观察。

上面的定量的讨论中可以支持分节中介绍4所示。1。结果和讨论介绍了研究表明,不同的游客行走轨迹的几何特点明显不同。收敛后的分形维数可以量化这一特性。有关的几何特征不同的游客行走轨迹以及停留时间、博物馆设计可以改善。例如,在学生中大部分的游客,更广泛的空间以及一些桌子和椅子会更可取一些特殊领域的展览的外围。类似的学生,分形维数越高年龄的行走轨迹表示,他们更喜欢休闲的访问。更少的隔断墙和更大胆的路由指令可能会帮助这两个类型的游客。然而,相对,为了提高家庭的访问体验,设计师可以添加分区墙壁和展览,以及详细的和有趣的描述博物馆。

5。结论

本研究分析了几何特征,分形维数,不同的游客的行走轨迹在博物馆j . AB。三个类型的游客,年龄,家庭,和学生进行了讨论。深入讨论了它们的属性。可以得出以下结论:(1)所有三种行走轨迹的fractal-dimension-time曲线代表了类似的模式。在早期阶段,维度显著波动。一个显著的指数收敛可以观察到。收敛之后,所有的维度平均值略有波动。(2)平均收敛后的分形维数岁,家庭,和学生的行走轨迹几乎是1.8,1.6,和1.2,分别。(3)这三种类型的游客的行为特征进行量化,原因是猜测和推断。

本研究有助于我们理解的几何形式多样的游客的行为特征及其原因。分形几何的综合考虑,可以为理解随机提供一个强大的工具,任意和复杂的相互作用。本研究可以提供一些必要的信息,这将有助于提高效率博物馆研究人员和架构师。

数据可用性

没有数据被用来支持这个研究的发现。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项工作得到了黑龙江省博士后科学基金(批准号LBH-Z20010)。

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