Распознавание изображений с помощью искусственного интеллекта

• Published in: Современные инновации, системы и технологии
• Main Authors: Е. В. Хроль, К. С. Шаронова
• Format: Article
• Language: English
• Published: Siberian Scientific Centre DNIT 2023-11-01
• Subjects: распознавание изображений, компьютерное зрение, кривые обучения, искусственный интеллект, сверточные сети, машинное обучение
• Online Access: https://oajmist.com/index.php/12/article/view/234
• ISSN: 2782-2826; 2782-2818

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.