В основе технологии распознавания изображений, используемой в современных приложениях, лежат различные математические и статистические методы. 1 Некоторые из них:

• Машинное обучение. 1 Особенно важную роль играют методы глубокого обучения. 1 Наиболее распространённый тип нейронных сетей для распознавания изображений — свёрточные нейронные сети (CNN). 13 Они позволяют автоматически извлекать признаки из изображений и обучаться на больших объёмах данных. 1
• Статистический анализ. 1 Такие методы, как анализ главных компонент (PCA) и линейный дискриминантный анализ (LDA), используются для снижения размерности пространства признаков и улучшения обобщающей способности алгоритмов классификации. 1
• Методы на основе шаблонов. 1 Они основаны на сравнении изображения с заранее определёнными шаблонами. 1 Такие методы могут быть эффективны для распознавания простых объектов, но менее устойчивы к изменениям масштаба, поворота и освещения. 1
• Методы обработки изображений. 3 Например, пороговая сегментация применяется для выделения объектов на основе их яркости, а морфологические операции позволяют корректировать форму объектов на бинарных изображениях. 3

Процесс распознавания изображений обычно состоит из нескольких ключевых этапов: 1

1. Предварительная обработка изображения. 1 Осуществляется улучшение качества изображения, удаление шумов и артефактов, а также нормализация яркости и контрастности. 1
2. Выделение признаков. 1 Из изображения извлекается информация, которая является релевантной для распознавания. 1 Признаки могут представлять собой, например, края, углы, текстуры или цветовые характеристики объектов. 1
3. Классификация. 1 Выделенные признаки используются для отнесения изображения или его частей к определённому классу. 1 Для этого применяются различные алгоритмы машинного обучения, такие как метод опорных векторов (SVM), нейронные сети и деревья решений. 1