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Les images monochromes, avec leur représentation en niveaux de gris dépourvue de couleur, ont joué un rôle important dans divers aspects de l'intelligence artificielle (IA), en particulier dans le domaine de la vision par ordinateur. Ce sujet explore l'importance et les avantages potentiels des images monochromes dans l'amélioration des algorithmes de reconnaissance d'objets utilisés dans les systèmes d'intelligence artificielle. L'objectif est d'étudier l'impact des images monochromes sur la précision et l'efficacité des tâches de reconnaissance d'objets effectuées par les modèles d'intelligence artificielle, sans s'appuyer sur du contenu plagié. Le livre examine le contexte historique des images monochromes dans la vision par ordinateur, les principes sous-jacents de la reconnaissance d'objets dans l'IA et la façon dont les images monochromes peuvent être utilisées pour améliorer ce processus. Diverses approches, techniques et ensembles de données utilisés dans la reconnaissance d'objets à partir d'images monochromes sont discutés, ainsi que leurs avantages et leurs limites.
About the author
Sima Das é professora assistente no Departamento de Ciência da Computação e Engenharia da Bengal College of Engineering and Technology, Durgapur, Índia.
