Распознавание изображений с помощью искусственного интеллекта
В статье ставится задача рассмотрения процесса распознавания изображений с помощью сверточных нейронных сетей. Распознавание изображений — это ключевой компонент компьютерного зрения, который наделяет систему способностью распознавать и понимать объекты, места, людей, язык и поведение на цифровых и...
| 發表在: | Современные инновации, системы и технологии |
|---|---|
| Main Authors: | , |
| 格式: | Article |
| 語言: | 英语 |
| 出版: |
Siberian Scientific Centre DNIT
2023-11-01
|
| 主題: | |
| 在線閱讀: | https://oajmist.com/index.php/12/article/view/234 |
| 總結: | В статье ставится задача рассмотрения процесса распознавания изображений с помощью сверточных нейронных сетей. Распознавание изображений — это ключевой компонент компьютерного зрения, который наделяет систему способностью распознавать и понимать объекты, места, людей, язык и поведение на цифровых изображениях. Системы с поддержкой компьютерного зрения используют алгоритмы распознавания изображений на основе данных для обслуживания широкого спектра приложений. В работе проведен анализ структуры рынка применения самых распространённых биометрических технологий в разных сферах бизнеса на отечественном рынке, а также сравнение с мировым рынком. Задача включает в себя рассмотрения сложностей, с которыми сталкивается машина при получении изображения для обработки, которые возможно отследить с помощью кривых обучения. Кривые обучения - отличный диагностический инструмент для определения смещения и дисперсии в контролируемом алгоритме машинного обучения. Поэтому понимание природы ошибок в обучении искусственного интеллекта в процессе распознавания изображений является необходимым знанием в современном мир, так как оно помогает избежать этапа повторного переобучения выборки.
|
|---|---|
| ISSN: | 2782-2826 2782-2818 |
