Технология машинного зрения в современных ассистентах работает в несколько этапов: 1

1. Получение изображения. 1 Его захватывают с помощью камер или других оптических устройств. 1
2. Обработка изображения. 1 На этом этапе изображения преобразуют в числовые данные, которые затем можно анализировать. 1
3. Анализ изображения. 1 Система машинного зрения анализирует полученные данные и выявляет интересующие объекты или паттерны. 1
4. Принятие решения. 1 На основе полученных данных система машинного зрения принимает решение, которое может включать в себя выполнение определённого действия или передачу информации другим системам. 1

Например, в голосовых ассистентах за распознавание объектов отвечают глубокие свёрточные нейронные сети. 4 Пользователь делает снимок и загружает его в облако. 4 Картинка сжимается, проходит первичную техническую обработку и попадает в уже обученную нейронную сеть. 4 После анализа изображения сеть даёт процент совпадения предполагаемого объекта на фото с классами, на которых она обучалась. 4 Где вероятность самая высокая, тот объект и выбирается, а изображение добавляется в соответствующий альбом на устройстве пользователя. 4