Bilgiyle yönlendirilen bölge büyütme yoluyla Buddha yüz nokta bulutlarının anlamsal segmentasyonu

Tarihin Yüzünü Okumak

Yamaçlara ve tapınak duvarlarına oyulmuş Buddha heykelleri yalnızca güzel sanat eserleri değildir—aynı zamanda yüzyıllar boyunca dini inançların, estetik eğilimlerin ve kültürel etkileşimin üç boyutlu kayıtlarıdır. Bu çalışma, bilgisayar bilimcilerinin ve miras uzmanlarının, yoğun 3B ölçümlerden gözleri, burunu, ağzı ve diğer yüz özelliklerini otomatik olarak ayırarak bu taş yüzleri ayrıntılı biçimde “okuyabileceklerini” gösterir; bu süreçte örnek etiketlere dayalı öğrenmeye gerek kalmaz. Amaç, suskun taşı tarihçilere stil karşılaştırmaları yapma, zaman içindeki değişimi izleme ve dikkatli koruma planları hazırlama olanağı veren ölçülebilir verilere dönüştürmektir.

Neden Dijital Yüzler Önemli

Dunhuang, Yungang ve Longmen gibi ünlü alanlarda Buddha yüzleri hanedan ve bölgeye göre ince farklılıklar gösterir—bazıları daha dolgun, bazıları daha ince, bazılarının gözleri daha yumuşak, bazılarının burunları daha belirgindir. Geleneksel olarak sanat tarihçileri bu farkları gözlemleyerek tanımlar; şimdi yüksek hassasiyetli 3B taramalar heykellerin yüzeyini uzaydaki milyonlarca nokta olarak yakalıyor. Ancak bu “nokta bulutları” dağınıktır: renk veya doku içermezler ve gözün nerede bittiğiyle yanağın nerede başladığına dair yerleşik bir gösterge sunmazlar. Mevcut otomatik yöntemler ya miras heykelleri için mevcut olmayan çok sayıda elle etiketlenmiş eğitim örneği gerektirir ya da yüzeyleri yalnızca geometrik olarak böler, sanatçıların gerçekten izledikleri heykelsi kuralları göz ardı eder.

Algoritmalara Yüz Kurallarını Öğretmek

Kısıtlı veriden öğrenmeye çalışmak yerine, yazarlar heykeltıraşların kendilerinin kullandığı bilgiden başlar. Geleneksel Budist el kitapları, alın, burun ve çene için yüzü eşit üçe bölme ve özellikleri merkezi bir eksen etrafında simetrik tutma gibi standart yüz oranlarını tanımlar. Araştırmacılar bu kültürel ve anatomik bilgiyi basit geometrik kurallara çevirir: ortada bir simetri düzlemi; burnun merkezinden geçen dikey bir hat; gözlerin, burunun, ağzın, kulakların ve çenenin konumlarını ve boyutlarını ilişkilendiren oranlar. Bu kurallar katı şablonlar değildir: dolgun Tang tarzı yüzler ile daha ince Song tarzı yüzlerin her ikisinin de uyabileceği ayarlanabilir parametreler içerirler ve böylece esnek ama tanınabilir bir çerçeve sunarlar.

Tohumlardan Bölgeler Büyütmek

Temizlenmiş bir 3B taramadan çalışmaya başlayan yöntem, önce Buddha yüzünü öne doğru bakacak şekilde hizalar, ardından yüzeyi kare bir ızgaraya projekte ederek 3B şekli gölgeli bir yükseklik haritasına benzetir. Bu ızgara içinde algoritma, önceden belirlenmiş kurallardan yararlanarak her yüz özelliği için başlangıç “tohum” pozisyonları seçer: burun tohumu merkezi dikey hattın ve yerel yüksek noktanın yakınında, gözler her iki tarafta simetrik zirvelerde, ağız burunun altında sığ bir çukurda konumlanır vb. Her tohumdan, bilgisayar bir bölgeyi dışa doğru “büyütür”; komşu hücreleri yalnızca bunların yüksekliği ve eğimi, örneğin bir burun sırtı için uygun olup yanağa ait olmayacağı beklentisiyle uyduğunda ekler. Ek adımlar sonuçları temizler, dışarı fırlayan parçaları budar, küçük boşlukları doldurur ve segmentlenmiş gözlerin, dudakların ve çenenin hem bilgisayar hem de insan uzman için sürekli ve inandırıcı görünmesi amacıyla hatları nazikçe düzleştirir.

Yöntemi Sınamak

Ekip yaklaşımlarını on beş Buddha yüzü üzerinde denedi—kontrollü şekillere sahip dokuz sentetik model ve ünlü Çin miras alanlarından alınmış altı gerçek tarama. Kaliteyi, otomatik olarak segmentlenen bölgelerin uzmanlar tarafından elle çizilmiş dikkatli konturlarla ne kadar örtüştüğünü ve hesaplanan sınırların uzmanların çizgilerine ne kadar yakın olduğunu ölçerek değerlendirdiler. Gözler, kaşlar, kulaklar, burun, ağız ve çene genelinde yöntem yüksek puanlar elde etti; bu, çoğu noktanın doğru özelliğe atanmış olduğu anlamına gelir. Önemli olarak, sonuçlar farklı oyma stilleri ve yüzey aşınma seviyeleri arasında istikrarlı kaldı. Yazarlar yaklaşımlarını yalnızca birkaç etiketli örnekle eğitilmiş popüler bir derin öğrenme modeliyle karşılaştırdıklarında veri açlığı çeken ağ başarısız olurken, bilgiyle yönlendirilen yöntem büyük eğitim setlerine ihtiyaç duymadan doğru kalabildi.

Bu Çalışmanın Miras İçin Anlamı

Heykeltıraşların geleneksel ölçü kurallarını modern bir algoritmaya kodlayarak, bu çalışma bilgisayarların çok az veya hiç manuel etiketleme olmadan 3B Buddha yüzlerini segmentleyebileceğini, aynı zamanda orijinal sanat eserinin kültürel mantığını koruyabileceğini gösterir. Tarihçiler için bu, siteler ve dönemler arasında yüz stillerinin sistematik, nicel karşılaştırmalarına kapı açar; koruma uzmanları için ise hasarı izlemek veya dijital restorasyonu yönlendirmek için hassas bir yöntem sunar. Özünde, yöntem bin yılı aşkın süredir tapınakları ve mağaraları gözeten taş yüzleri okumak, korumak ve anlamak için ideal Buddha yüzüne ilişkin yüzyıllık gelenekleri pratik bir araca dönüştürür.

Atıf: Wei, S., Hou, M., Yang, S. et al. Semantic segmentation of Buddha facial point clouds through knowledge-guided region growing. npj Herit. Sci. 14, 109 (2026). https://doi.org/10.1038/s40494-026-02377-y

Anahtar kelimeler: Buddha heykeli 3B tarama, kültürel mirasın dijitalleştirilmesi, <keyword>sanatta yüz oranları, bilgiyle yönlendirilen algoritmalar