神经网络算法的艺术级应用研究
神经网络算法是计算机深度学习的一种,广为应用于书写识别、语音识别、图像识别与处理领域.发展至今的神经网络算法被进一步用于支持一些计算机软件进行具有典型艺术倾向人工智能处理.较为具有代表性的是卷积神经网络在名画特征识别与图像处理方面的平民级应用,如Prisma艺术滤镜等,它可将用户拍摄的不同光照、景深与白平衡的真实照片处理成具有艺术风格识别性的名画风格.除了在照片处理中的应用,视频处理领域也出现了基于神经网络算法的名画风格滤镜应用.这些基于计算机算法的艺术类应用在一定程度上使得更多人接近具有强烈风格化的视觉艺术,更重要的是,它们正在促使人们进一步思考艺术与技术的关系——人类智能与人工智能的本质区别.
艺术绘画 特征识别 滤镜选择 神经网络算法
许炎骏
南京晓庄学院
国内会议
南京
中文
180-186
2016-11-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）