Лазарев Е.А.
ПРИМЕНЕНИЕ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ И ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ *
Аннотация:
в данной статье рассматривается применение нейронных сетей в компьютерном зрении и обработке изображений. Описываются основные архитектуры нейронных сетей, такие как сверточные и рекуррентные нейронные сети, их использование для классификации изображений, детектирования объектов и сегментации изображений. Обсуждаются текущие вызовы и перспективы развития в этой области, включая необходимость большого объема размеченных данных и вопросы интерпретируемости нейронных сетей.
Ключевые слова:
компьютерное зрение, обработка изображений, нейронные сети, сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, классификация изображений, детектирование объектов, сегментация изображений, вызовы, перспективы
Компьютерное зрение и обработка изображений являются одними из ключевых областей исследований в сфере искусственного интеллекта. В последние годы нейронные сети стали важным инструментом для решения задач компьютерного зрения. Их эффективность и точность в распознавании, классификации и анализе изображений привлекают все большее внимание как в академической среде, так и в промышленности. В данной статье мы рассмотрим применение нейронных сетей в компьютерном зрении и обработке изображений, а также укажем на существующие вызовы и перспективы развития этой области.Нейронные сети в компьютерном зренииНейронные сети — это математические модели, которые могут эмулировать некоторые аспекты человеческого мозга. Они состоят из множества связанных искусственных нейронов, работающих параллельно для обработки информации. При обучении нейронная сеть применяет метод обратного распространения ошибки для корректировки своих весов и достижения желаемых результатов.В компьютерном зрении нейронные сети используются для решения различных задач, таких как распознавание объектов, классификация изображений, сегментация и детектирование. Они позволяют автоматически извлекать признаки из изображений, обнаруживать закономерности и особенности, которые трудно обработать с помощью традиционных алгоритмов обработки изображений.Архитектуры нейронных сетей для компьютерного зренияСуществует несколько архитектур нейронных сетей, которые применяются в компьютерном зрении. Одна из наиболее распространенных архитектур - сверточная нейронная сеть (Convolutional Neural Network, CNN). Основная идея CNN заключается в использовании сверточных слоев для автоматического извлечения признаков из изображений, включая края, текстуры и формы объектов. Затем полученные признаки передаются через полносвязные слои для классификации или распознавания.Другая популярная архитектура - рекуррентная нейронная сеть (Recurrent Neural Network, RNN). RNN используются для анализа последовательных данных и имеют применение в обработке видео, распознавании рукописного текста и синтезе речи. Они способны учитывать контекст и зависимости между предыдущими и текущими данными.Применение нейронных сетей в обработке изображенийНейронные сети широко используются в различных задачах обработки изображений. Одной из таких задач является классификация изображений, то есть определение, к какому классу принадлежит данное изображение. Например, нейронные сети могут классифицировать изображения по наличию на них определенных объектов, таких как автомобили, люди или животные.Еще одной важной задачей является детектирование объектов на изображениях. Нейронные сети способны локализовать и обнаруживать объекты в различных условиях освещения, масштаба и угла обзора. Это находит применение в автоматическом наблюдении, робототехнике и системах безопасности.Сегментация изображений - еще одна задача, в которой нейронные сети показывают высокую эффективность. Они позволяют разделять изображение на важные объекты и фон, что полезно в медицинской диагностике, анализе спутниковых снимков и создании виртуальной реальности.Текущие вызовы и перспективы для развитияНесмотря на впечатляющие достижения нейронных сетей в области компьютерного зрения, существуют некоторые вызовы, которые требуют дальнейшего исследования. Один из них - необходимость большого объема размеченных данных для обучения и подготовки нейронных сетей. Сбор и разметка таких данных может быть трудоемкой задачей и требует значительных усилий.Кроме того, интерпретируемость и объяснимость нейронных сетей также остаются актуальными вопросами. Понимание процесса принятия решений и обоснование выводов, сделанных нейронными сетями, имеет большое значение для принятия ответственных решений и установления доверия в области компьютерного зрения.В будущем можно ожидать развитие более сложных и эффективных архитектур нейронных сетей для компьютерного зрения, включая объединение различных типов слоев и моделей.
Номер журнала Вестник науки №12 (69) том 5 ч. 1
Ссылка для цитирования:
Лазарев Е.А. ПРИМЕНЕНИЕ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ И ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ // Вестник науки №12 (69) том 5 ч. 1. С. 412 - 415. 2023 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/12115 (дата обращения: 17.05.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2023. 16+