Некоторые основные принципы машинного обучения, которые используются при распознавании объектов на фотографиях:

• Извлечение признаков. 4 Это процесс, в ходе которого из входного изображения извлекаются элементы данных, представляющие максимальный интерес. 4 В случае распознавания изображений такими признаками являются группы пикселей, например линии и точки. 4
• Обучение на размеченных данных. 3 Для обучения компьютера распознаванию образов требуется множество данных, где объекты и классы уже известны. 3
• Поиск шаблонов. 3 Этот метод заключается в поиске конкретного шаблона (детали, фрагмента) внутри большего изображения. 3 Для этого используются различные метрики сходства, например кросс-корреляция или сумма квадратов разностей. 3
• Анализ границ и форм. 3 Для анализа и классификации изображений используются различные алгоритмы, например фильтр Собеля для выделения границ или Image Moments для анализа формы объектов. 3
• Использование нейросетей. 3 Нейросети способны автоматически извлекать сложные признаки из изображений, что делает их эффективными в распознавании объектов с разнообразными текстурными и геометрическими характеристиками. 3