基于深度学习的应用界面与智能识别研究：京剧主题移动应用交互界面设计

2025-04-30 上传，收录于 设计研究方法

摘要：为推进非物质文化遗产数字化保护，同时将非遗保护融入智慧城市建设，实现文化遗产与城市发展的有机融合，提升居民与游客文化体验，本研究以国粹京剧为例，提出为实现京剧的数字化保护和融入智慧城市建设的移动端交互界面设计方案。首先系统梳理并分类有关京剧非物质文化遗产资源，并通过市场调研分析现有非遗APP界面设计特征。其次，搭建基于深度学习技术的文化遗产图像识别算法并嵌入应用端，实现非遗项目的智能识别与信息推送。最终通过问卷调研，并结合用户行为习惯与视觉感知理论，构建增强用户体验的APP交互体系。实验表明：（1）应用卷积神经网络（CNN）的文化遗产图像识别模型在准确率、召回率与F1值上显著优于传统模型；（2）引入迁移学习（TL）策略后，模型三项指标分别提升至0.948、0.927和0.96；（3）用户调研数据显示，基于深度学习技术、用户习惯及视觉感知设计的APP界面在可用性与体验维度评分较对照组提升23.6%。本研究通过构建智能识别系统，为京剧数字化保护提供技术解决方案。以下是设计成果和海报：