Tensorflowに基づくユニバーサル画像分類および認識システムの設計

コンピュータ技術とビッグデータアプリケーションの継続的な発展に伴い、画像分類と認識に関する研究は、科学および工学の分野で重要な内容となり、複数の産業で広く応用されています。画像分類および認識のプロセスを研究した上で、深層学習フレームワークであるTensorFlowと畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いて、このシステムは全体の認識および分類プロセスを複数のユニバーサルモジュールユニットに分割し、さまざまなタイプの画像の正確な分類および認識に自動的に適応できる視覚的でユニバーサルな画像分類および認識システムを設計します。実験結果は、システムが高い認識精度（95％以上）と優れた汎用性を持つことを示しています。