El reconocimiento de imágenes se refiere a tecnologías que identifican lugares, logotipos, personas, objetos, edificios y varias otras variables en imágenes digitales. Puede ser muy fácil para humanos como tú y como yo reconocer diferentes imágenes, como imágenes de animales. Podemos reconocer fácilmente la imagen de un gato y diferenciarla de la imagen de un caballo.
Pero puede que no sea tan simple para una computadora.
Una imagen digital es una imagen compuesta de elementos de imagen, también conocidos como píxeles, cada uno con cantidades finitas y discretas de representación numérica para su intensidad o nivel de gris.
Entonces, la computadora ve una imagen como valores numéricos de estos píxeles y para reconocer una determinada imagen, tiene que reconocer los patrones y regularidades en estos datos numéricos.
El reconocimiento de imágenes no debe confundirse con la detección de objetos. En la detección de objetos, analizamos una imagen y encontramos diferentes objetos en la imagen, mientras que el reconocimiento de imágenes se ocupa de reconocer las imágenes y clasificarlas en varias categorías.
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Reconocimiento de imágenes para principiantes que usan CNN en R Studio
Redes neuronales convolucionales (CNN) basadas en aprendizaje profundo para el reconocimiento de imágenes usando Keras y Tensorflow en R Studio
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Lo que aprenderás
- Obtenga una comprensión sólida de las redes neuronales convolucionales (CNN) y el aprendizaje profundo
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