В чем разница между нейросетевыми и классическими алгоритмами распознавания образов?

Разница между нейросетевыми и классическими алгоритмами распознавания образов заключается в их основе и применении:

1. Нейросетевые методы базируются на применении нейросетей различных типов. www.simbirsoft.com {10-host} Они направлены на извлечение основных характеристик или признаков исходных образов и изображений, а также классификацию этих образов и на решение задач оптимизации. www.simbirsoft.com Нейросети способны автоматически извлекать сложные признаки из изображений, что делает их эффективными в распознавании объектов с разнообразными текстурными и геометрическими характеристиками. www.simbirsoft.com

2. Классические методы включают в себя алгоритмы машинного обучения и традиционные подходы обработки изображений. cyberleninka.ru Например, метод опорных векторов (SVM) использует гиперплоскость для разделения классов в высокоразмерном пространстве, а метод k-ближайших соседей (k-NN) обеспечивает классификацию объектов на основе их расстояния до ближайших точек обучающей выборки. cyberleninka.ru Классические методы подходят, если по каким-либо причинам нельзя собрать исходные данные и есть особые требования по вычислительным мощностям. www.simbirsoft.com

Таким образом, нейросетевые методы оптимальны, когда есть достаточно данных и нет ограничений в вычислительных ресурсах, а классические методы подходят, если по каким-либо причинам нельзя собрать исходные данные и есть особые требования по вычислительным мощностям. www.simbirsoft.com