عملکرد الگوریتمهای بینایی کامپیوتر مبتنی بر پایتون در تشخیص چهره با استفاده از هوش مصنوعی

این مقاله به بررسی عملکرد الگوریتمهای بینایی کامپیوتر مبتنی بر پایتون در تشخیص چهره با استفاده از هوش مصنوعی می پردازد. تشخیص چهره به عنوان یک فناوری کلیدی در زمینه بینایی کامپیوتر به طور گسترده مورد استفاده قرار گرفته است. پایتون به دلیل عملکرد قدرتمند و سهولت استفاده نقش مهمی در پیاده سازی و بهینه سازی عملکرد الگوریتمهای تشخیص چهره ایفا کرده است. این مطالعه عملکرد روش های سنتی استخراج ویژگی و مدل های یادگیری عمیق مانند شبکه های عصبی کانولوشن را بر روی مجموعه داده های در دسترس عموم مقایسه کرده است. آزمایش ها نشان داده اند که الگوریتم های یادگیری عمیق مزایای قابل توجهی در پردازش مجموعه داده های در مقیاس بزرگ و صحنه های پیچیده دارند. در عین حال، این مقاله تاثیر عواملی مانند کیفیت تصویر، نورپردازی و وضعیت بدن بر عملکرد تشخیص را تجزیه و تحلیل کرده و استراتژی هایی مانند افزایش داده و بهینه سازی مدل را برای بهبود توانایی تعمیم مدل و دقت تشخیص پیشنهاد کرده است. با نگاهی به آینده الگوریتم های تشخیص چهره مبتنی بر پایتون به طور گسترده تری مورد استفاده قرار خواهند گرفت، در حالی که به مسائل مربوط به حریم خصوصی و امنیت برای ارتقای توسعه سالم آنها توجه می شود.

کلیدواژه ها:

الگوریتمهای بینایی ، کامپیوتر ، هوش مصنوعی ، تشخیص چهره