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 |
| _version_ | 1851882311722729472 |
|---|---|
| author | Е. В. Хроль К. С. Шаронова |
| author_facet | Е. В. Хроль К. С. Шаронова |
| author_sort | Е. В. Хроль |
| collection | DOAJ |
| container_title | Современные инновации, системы и технологии |
| description |
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.
|
| format | Article |
| id | doaj-art-e35d9b6307a74b829435c48afd0b63fe |
| institution | Directory of Open Access Journals |
| issn | 2782-2826 2782-2818 |
| language | English |
| publishDate | 2023-11-01 |
| publisher | Siberian Scientific Centre DNIT |
| record_format | Article |
| spelling | doaj-art-e35d9b6307a74b829435c48afd0b63fe2025-08-19T22:12:43ZengSiberian Scientific Centre DNITСовременные инновации, системы и технологии2782-28262782-28182023-11-013410.47813/2782-2818-2023-3-4-0311-0321Распознавание изображений с помощью искусственного интеллектаЕ. В. ХрольК. С. Шаронова 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. https://oajmist.com/index.php/12/article/view/234распознавание изображений, компьютерное зрение, кривые обучения, искусственный интеллект, сверточные сети, машинное обучение |
| spellingShingle | Е. В. Хроль К. С. Шаронова Распознавание изображений с помощью искусственного интеллекта распознавание изображений, компьютерное зрение, кривые обучения, искусственный интеллект, сверточные сети, машинное обучение |
| title | Распознавание изображений с помощью искусственного интеллекта |
| title_full | Распознавание изображений с помощью искусственного интеллекта |
| title_fullStr | Распознавание изображений с помощью искусственного интеллекта |
| title_full_unstemmed | Распознавание изображений с помощью искусственного интеллекта |
| title_short | Распознавание изображений с помощью искусственного интеллекта |
| title_sort | распознавание изображений с помощью искусственного интеллекта |
| topic | распознавание изображений, компьютерное зрение, кривые обучения, искусственный интеллект, сверточные сети, машинное обучение |
| url | https://oajmist.com/index.php/12/article/view/234 |
| work_keys_str_mv | AT evhrolʹ raspoznavanieizobraženijspomoŝʹûiskusstvennogointellekta AT ksšaronova raspoznavanieizobraženijspomoŝʹûiskusstvennogointellekta |
