РОЛЬ КОМП’ЮТЕРНОГО ЗОРУ В СУЧАСНОМУ СВІТІ: ДОСЯГНЕННЯ, ВИКЛИКИ ТА ПЕРСПЕКТИВИ

Анотація

Ця наукова стаття розглядає сутність комп’ютерного зору як сучасної технології, її досягнення, виклики та перспективи. Комп’ютерний зір відіграє важливу роль у різних галузях, таких як медицина, автомобільна промисловість, робототехніка та багато інших. У статті досліджуються основні принципи комп’ютерного зору, його застосування в різних сферах, порівняльний аналіз нейронних мереж. Метою дослідження є вибір топології згорткових нейронних мереж шляхом проведення порівняльного аналізу моделей згорткових нейронних мереж та їх характеристик, які суттєво впливають на реалізацію типових задач комп’ютерного зору. Методологія дослідження полягає у порівняльному аналізі основних методів класифікації на основі відомих згорткових нейронних мереж, які орієнтовані на обробку та розпізнавання образів зображень, сегментацію текстових даних, а також звукових потоків. Проведено аналіз існуючих досліджень та публікацій щодо технологій комп’ютерного зору, емпіричне дослідження та оцінку ефективності і точності різних підходів до комп’ютерного зору. Наукова новизна отриманих у роботі результатів полягає у визначенні основних викликів, що стоять перед розвитком комп’ютерного зору, зокрема, проблеми обробки великих обсягів даних, забезпечення точності та швидкості алгоритмів, проведенні комплексного аналізу сучасних досягнень у галузі комп’ютерного зору з урахуванням останніх наукових досліджень та технологічних розробок. Висновки. Нейромережі, такі як штучні нейронні мережі (ANN), згорткові нейронні мережі (CNN) та рекурентні нейронні мережі (RNN), мають власні переваги та недоліки, що можуть залежати від конкретних завдань та даних. Враховуючи це, доцільно їх використовувати в залежності від проблем чи завдань, які необхідно вирішити, а саме: ANN (штучні нейронні мережі) корисні для вирішення складних проблем; CNN (згорткові нейронні мережі) є найефективнішим способом вирішення проблем комп’ютерного зору; RNN (рекурентні нейронні мережі) здатні обробляти природну мову, корисні для прогнозування часових рядів.