Автоматическое распознавание объектов в фоторедакторах работает на основе нейросетей, которые сравнивают данные с базой изображений и ищут соответствия. 1

Процесс включает несколько этапов: 3

1. Подготовка данных. 3 Необходимо правильно подготовить входные данные. 3 Это может включать в себя коррекцию освещённости, выравнивание изображений или даже их увеличение. 3
2. Предварительная обработка. 3 На этом этапе изображение преобразуется в форму, наиболее подходящую для анализа. 3 Может включать в себя выделение границ, применение фильтров или нормализацию. 3
3. Извлечение признаков. 3 Здесь алгоритмы идентифицируют ключевые характеристики или «признаки» изображения, которые будут использоваться для дальнейшего анализа. 3
4. Классификация. 3 На основе выделенных признаков система принимает решение о том, к какому классу принадлежит объект или область изображения. 3
5. Пост-обработка. 3 После того как объекты были распознаны и классифицированы, может потребоваться дополнительная обработка, например, для устранения ложных срабатываний или улучшения результатов с помощью статистического анализа. 3
6. Визуализация и интерпретация. 3 Финальный этап, на котором результаты представляются пользователю в понятной и информативной форме, будь то графическое обозначение распознанных объектов на изображении или статистический отчёт. 3