Распознавание изображений с помощью искусственного интеллекта

Abstract

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.

Keywords

• распознавание изображений, компьютерное зрение, кривые обучения, искусственный интеллект, сверточные сети, машинное обучение