Технология распознавания объектов на изображениях работает с помощью нейронных сетей, которые сравнивают данные с базой изображений и ищут соответствия. 2

Процесс распознавания включает несколько этапов: 1

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

Для того чтобы распознать изображение, нейронная сеть должна быть прежде обучена на данных. 45