Министерство цифрового развития, связи и массовых
коммуникаций Российской Федерации
Ордена Трудового Красного Знамени федеральное государственное
бюджетное образовательное учреждение
высшего образования
«Московский технический университет связи и информатики»
(МТУСИ)
ОТЧЕТ
по практике (Системы искусственного интеллекта)
Направление подготовки
09.03.02 – «Информационные системы и технологии»
Направленность (профиль)
«Информационные системы и сетевые технологии»
Тема: «Компьютерное зрение: распознавание образов, детекция объектов и сегментация изображений»
Студент гр. БСТ2104 Первухина А. А.
Руководитель: Шевелёв С.В.
Москва 2025 г.
Содержание
СОДЕРЖАНИЕ 2
ВВЕДЕНИЕ 5
1. Анализ предметной области компьютерного зрения 6
1.1. Основные понятия и задачи компьютерного зрения 6
1.2. Обзор существующих методов обработки изображений 7
1.3. Практическая значимость задач компьютерного зрения 8
2. Методы распознавания образов 10
2.1. Принципы работы систем распознавания образов 10
2.2. Использование нейронных сетей и машинного обучения 11
2.3. Анализ эффективности алгоритмов распознавания образов 12
3. Технология детекции объектов 13
3.1. Концепция и цели детекции объектов 13
3.2. Современные алгоритмы детекции (YOLO, SSD, Faster R-CNN) 15
3.3. Сравнение производительности алгоритмов детекции объектов 18
4. Сегментация изображений 21
4.1. Теоретические основы сегментации 21
4.2. Типы и методы сегментации изображений 22
4.3. Глубокое обучение в задаче сегментации 24
4.4. Применение сегментации изображений в прикладных задачах 25
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 28
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 30
Введение
Компьютерное зрение – это активно развивающяся область информационных технологий, основной целью которой является обработка и интерпретация визуальной информации. Повышенный интерес к этой технологии обусловлен необходимостью в автоматизации анализа больших объемов медиаданных, поскольку ручная обработка такого формата информации неэффективна.
Основными задачи компьютерного зрения являются распознавание образов, обнаружение объектов и сегментация изображений. Идентификация и классификация объектов на изображении является основной целью распознавания образов. Обнаружение объектов находит и определяет местоположение объектов на изображении, в то время как сегментация отвечает за разделение изображения на отдельные области. Совокупность этих задач дает фундаментальные направления для исследований и разработок в области искуственного интеллекта и анализа данных.
Перспективным подходом к решению вышеперечисленных задач является применение методов машинного обучения, таких как глубокие нейронные сети, поскольку они показали высокую эффективность прри выполнении обработки сложных визуальных данных. Глубокие нейронные сети не является единственным подходом в области компьютерного зрения, поэтому продолжается поиск новых алгоритмо и методов для повышения точности и скорости обработки данных.
Целью данной работы является изучение существующих методов решения задач в области распознавания образов, обнаружении обектов и сегментации изображений. В работе будет выполнен обзор наиболее популярных алгоритмов, произведено их сравнение, а также будут приведены примеры практического применения.
Анализ предметной области компьютерного зрения
Основные понятия и задачи компьютерного зрения
Компьютерное зрение является отраслью искуственного интеллекта и информатики, основной задачей которой является разработка систем для восприятия и анализа визуальной информации, подобно человеку.
На рисунке 1.1 представлена классификация основных задач компьютерного зрения и примеры их применения в различных областях.
Рисунок 1.1 — Классификация задач компьютерного зрения и примеры применения
Задачу компьютерного зрения можно разделить на несколько главных направлений:
Классификация и распознавание объектов;
Детекция и локализация объектов;
Сегментация изображений;
Отслеживание объектов во времени;
Восстановление трёхмерных сцен из двумерных изображений.