класифікація зображень

У сучасному світі щодня кількість наявної інформації зростає експоненційно. Велика частина цих даних належить до візуальних даних. Відповідно зростає попит на алгоритми опрацювання зображень. Традиційно першими підходами до задач комп’ютерного зору були класичні алгоритми без використання машинного навчання. Такі підходи зазвичай обмежені багатьма чинниками. Це стосується насамперед умов, накладених на вхідні зображення, – ракурс знімання, освітлення, положення об’єктів на сцені тощо. З іншого боку, класичні алгоритми не можуть задовольнити потреби сучасних задач комп’ютерного зору.

Задача класифікації зображень є дуже важливою сучасною проблемою в області комп’ютерного зору. Перші підходи до розв’язання цієї задачі полягали у використанні класичних  алгоритмів.  Незважаючи  на  певний  прогрес,  отриманий,  класичними  підходами, більшість складніших задач класифікації зображень залишались нерозв’язаними до моменту використання алгоритмів машинного навчання. Перші спроби застосування машинного навчання до задачі розпізнавання зображень допомогли класифікувати набори ознак, які опрацювати прямими алгоритмами не вдавалось.