Metodologia di ottimizzazione Multi Swarm per la classificazione delle immagini
Classificazione delle immagini
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Il riconoscimento automatico da parte dell'uomo di immagini fisse e video è diventato un'area di ricerca molto importante e vigorosa nelle comunità dell'elaborazione delle immagini, del riconoscimento dei modelli, delle reti neurali e della computer vision. Il riconoscimento delle immagini è una delle capacità più straordinarie della visione umana. La parte centrale della ricerca sulle immagini è la classificazione e l'estrazione. Nonostante lo sviluppo del riconoscimento delle immagini da parte di esseri umani e macchine informatiche, è ancora difficile progettare un sistema automatico...
Il riconoscimento automatico da parte dell'uomo di immagini fisse e video è diventato un'area di ricerca molto importante e vigorosa nelle comunità dell'elaborazione delle immagini, del riconoscimento dei modelli, delle reti neurali e della computer vision. Il riconoscimento delle immagini è una delle capacità più straordinarie della visione umana. La parte centrale della ricerca sulle immagini è la classificazione e l'estrazione. Nonostante lo sviluppo del riconoscimento delle immagini da parte di esseri umani e macchine informatiche, è ancora difficile progettare un sistema automatico per un determinato compito. Il motivo è che l'illuminazione, lo sfondo complesso, l'angolo visivo e l'espressione di variazione delle immagini sono molto variabili nel mondo reale. Sono state proposte diverse tecniche per il rilevamento delle immagini, tra cui la corrispondenza dei grafi, le reti neurali e le caratteristiche geometriche. Anche se i ricercatori di psicologia, scienze neurali, ingegneria, elaborazione delle immagini e computer vision hanno studiato una serie di questioni relative al riconoscimento delle immagini da parte di esseri umani e macchine, è ancora necessario progettare un sistema automatico per questo compito, soprattutto quando è richiesta l'identificazione in tempo reale.
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