ПРОГРАММА РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ НА PYTHON
Ключевые слова:
Аннотация
Язык программирования Python за последние годы настолько изменился, что охватил многие области. Например, Python считается одним из самых надежных языков программирования в области науки о данных, глубокого обучения, машинного обучения, компьютерного зрения и искусственного интеллекта. При работе с данными в искусственном интеллекте, нейронных сетях и в вышеуказанных областях визуализация решений проблем помогает визуализировать точность решения. Библиотека Matplotlib помогает нам создать визуальный образ. В этой диссертации мы сосредоточимся на том, как обрабатывать изображение, насколько оно массивное и как изменить контрастность при обработке изображений.
Похожие статьи
-
ЭФФЕКТИВНОСТЬ РАЗВИТИЯ КУЛЬТУРЫ ЧТЕНИЯ НА УРОКАХ ВОСПИТАНИЯ 5-7 КЛАССОВ
Современная наука и исследования: № 7 (2023) / Олимжон Ешимбетов, -
ВЗАИМОСВЯЗАННОЕ ОБУЧЕНИЕ ВИДАМ РЕЧЕВОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
Современная наука и исследования: № 6 (2023) / Г.Ж. Камолова, -
СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К МЕТОДАМ ОБУЧЕНИЯ: ОТ ТРАДИЦИОННЫХ К ИННОВАЦИОННЫМ
Современная наука и исследования: № 12 (2023) / Нозима Мухитдинова, -
МЕТОДИКА ОРГАНИЗАЦИИ УРОКОВ ХИМИИ МЕТОДОМ КЕЙС-СТАДИ.
Современная наука и исследования: № 5 (2024) / Муроджон Нарзуллаев, Сабина Холийорова, Улугбек Пардаев, Мақсуджон Тилябов, -
КРИТИЧЕСКОЕ МЫШЛЕНИЕ - ЭТО СИСТЕМА СУЖДЕНИЙ
Современная наука и исследования: № 2 (2024) / Лола Идиева , -
ОБУЧЕНИЕ ЧТЕНИЮ ЧЕРЕЗ ГРАММАТИКУ
Современная наука и исследования: № 10 (2023) / Сарвиноз Рахимова, -
РОЛЬ МЕТОДА ГРАММАТИЧЕСКОГО ПЕРЕВОДА В ПРЕПОДАВАНИИ АНГЛИЙСКОГО ЯЗЫКА
Современная наука и исследования: № 2 (2024) / Кҳурлиман Садикова, -
РАЗВИТИЯ КРИТИЧЕСКОГО МЫШЛЕНИЯ В ПЕДАГОГИКЕ
Современная наука и исследования: № 6 (2023) / Матлюба Алимжанова , -
ТВОРЧЕСКАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ МЛАДШИХ ШКОЛЬНИКОВ КАК ПЕДАГОГИЧЕСКАЯ НЕОБХОДИМОСТЬ
Современная наука и исследования: № 5 (2023) / Раънохон Шарофутдинова , -
МЕТОДИКА ФОРМИРОВАНИЯ СПОСОБНОСТИ КРИТИЧЕСКОГО МЫШЛЕНИЯ УЧАЩИХСЯ НАЧАЛЬНЫХ КЛАССОВ НА ЗАНЯТИЯХ ПО РОДНОМУ ЯЗЫКУ И ГРАМОТНОСТИ ЧТЕНИЯ
Современная наука и исследования: № 2 (2024) / Камола Ҳайдарова,
Библиографические ссылки
A. Müller, S. Guido. An introduction to machine learning with Python. IC "Gevissta", 2017.
A. Rosebrock. Deep Learning for Computer Vision with Python. Practitioner Bundle. 1st Edition. PyImageSearch (www.PyImageSearch.com ), 2017.
A. Sweigart. Automate the Boring Stuff with Python. Practical Programming for Total Beginners. San Francisco, 2015.
A.B. Barsky. Neural networks: recognition, control, decision making. - Moscow: “Finance and Statistics”, 2004.
Web-сайты
