论文摘要
卷积人工神经网络可用于图片分类研究,根据这一手段建立了基于建筑图片的建筑风格判别方法,其结果可量化不同建筑风格在同一幢建筑表皮上的表现程度。近代建筑通常在一栋建筑中混杂不同的建筑风格,通过量化其不同风格的表现程度可以为其历史走向定位提供辅助手段。以大连地区近代历史建筑为例,简要介绍了卷积神经网络的基本原理与Inception-v3模型,说明了八种建筑风格图像数据集的搜集、整理方法以及建筑风格判定模型建立过程,并结合实际历史建筑案例,分析了该模型作为辅助工具区分量化建筑风格的使用方法,比较了两栋近代建筑中不同建筑风格的分析结果,简述了该方法在近代建筑风格判别中的作用。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张梦迪,鞠伟,刘曦东
关键词: 建筑风格,人工神经网络,图像分类,大连
来源: 华中建筑 2019年09期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 建筑科学与工程
单位: 大连理工大学建筑与艺术学院
分类号: TU-87;TU-86
DOI: 10.13942/j.cnki.hzjz.2019.09.009
页码: 43-46
总页数: 4
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