Classification automatique d’emprises au sol de maisons dites « andalouses » à l’aide de modèle de Machine Learning
L’apprentissage automatique (ML) est une branche de l’IA qui utilise des données et des algorithmes pour imiter l’apprentissage humain. Intégrant l’informatique, la robotique et les sciences cognitives, il offre des applications transformatrices dans divers domaines. En architecture du patrimoine, l...
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| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
EDP Sciences
2024-01-01
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| Series: | SHS Web of Conferences |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://www.shs-conferences.org/articles/shsconf/pdf/2024/23/shsconf_scan24_02001.pdf |
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| author | Ben Zid Afef Najjar Asma Hamrouni Imen |
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| collection | DOAJ |
| description | L’apprentissage automatique (ML) est une branche de l’IA qui utilise des données et des algorithmes pour imiter l’apprentissage humain. Intégrant l’informatique, la robotique et les sciences cognitives, il offre des applications transformatrices dans divers domaines. En architecture du patrimoine, le ML analyse les motifs, les styles et les matériaux pour aider à la préservation. Cet Article présente un modèle de classification basé sur le ML pour l’architecture andalouse en Tunisie et en Espagne, comparant des maisons construites par les Morisques expulsés d’Espagne en 1609 à celles de l’Espagne musulmane médiévale. L’objectif est d’identifier les caractéristiques architecturales distinctives. Les données ont été générées à l’aide d’un algorithme DCGAN, et des modèles ML ont atteint des taux de succès de 87,55% avec k-NN et 84,21% avec SVM. Le modèle montre un potentiel pour des applications plus larges en architecture. |
| format | Article |
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| institution | OA Journals |
| issn | 2261-2424 |
| language | English |
| publishDate | 2024-01-01 |
| publisher | EDP Sciences |
| record_format | Article |
| series | SHS Web of Conferences |
| spelling | doaj-art-e1c250b021cf4eec8c8bc6f48d66315c2025-08-20T02:19:16ZengEDP SciencesSHS Web of Conferences2261-24242024-01-012030200110.1051/shsconf/202420302001shsconf_scan24_02001Classification automatique d’emprises au sol de maisons dites « andalouses » à l’aide de modèle de Machine LearningBen Zid Afef0Najjar Asma1Hamrouni Imen2Etudiante, Institut Supérieur des Technologies de l’Information et de Communication Borj Cédria, Université de CarthageMaître Assistante, Département informatique, Institut Supérieur des Technologies de l’Information et de Communication Borj Cédria, Université de CarthageEnseignante, Département informatique, Institut Supérieur des Technologies de l’Information et de Communication Borj Cédria, Université de CarthageL’apprentissage automatique (ML) est une branche de l’IA qui utilise des données et des algorithmes pour imiter l’apprentissage humain. Intégrant l’informatique, la robotique et les sciences cognitives, il offre des applications transformatrices dans divers domaines. En architecture du patrimoine, le ML analyse les motifs, les styles et les matériaux pour aider à la préservation. Cet Article présente un modèle de classification basé sur le ML pour l’architecture andalouse en Tunisie et en Espagne, comparant des maisons construites par les Morisques expulsés d’Espagne en 1609 à celles de l’Espagne musulmane médiévale. L’objectif est d’identifier les caractéristiques architecturales distinctives. Les données ont été générées à l’aide d’un algorithme DCGAN, et des modèles ML ont atteint des taux de succès de 87,55% avec k-NN et 84,21% avec SVM. Le modèle montre un potentiel pour des applications plus larges en architecture.https://www.shs-conferences.org/articles/shsconf/pdf/2024/23/shsconf_scan24_02001.pdfmachine learningarchitecture patrimonialeclassification d’images d’emprise au solsegmentationgans |
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