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计算机视觉
客观问题1。计算机视觉的主要目标是什么？（a）模仿人类思维过程（b）使机器能够查看和分析图像（c）开发新的编程语言（d）以创建人造生命形式的形式：（b）使机器能够看到和分析图像的解释：计算机视觉解释：人工智能是人工智能的域名，可以使用Algorith进行处理和分析机器，可以使用Algorith进行处理和分析。2。以下哪项不是计算机视觉的应用？（a）面部识别（b）自动驾驶汽车（c）烹饪食物（d）医学成像答案：（c）烹饪食品解释：计算机视觉被广泛用于安全（包括面部识别），运输（自动驾驶汽车）和医疗保健（医疗图像），但不用于烹饪食物。3。卷积层在卷积神经网络（CNN）中的作用是什么？（a）提取诸如边缘和形状（b）之类的高级特征（b）以减少图像分辨率（c），以直接对图像进行分类（d）以存储图像以供将来使用：（a）提取高级特征，例如边缘和形状，例如卷积层：卷积层负责检测诸如边缘，梯度，渐变，纹理和纹理的功能。4。在RGB图像中，如何存储颜色信息？5。CNN中的整流线性单元（relu）的目的是什么？6。计算机视觉中的“对象检测”涉及什么？（a）将单个标签分配给图像（b）在图像中识别和定位多个对象（a）使用三个单独的颜色通道使用单个灰度通道（b）使用二进制颜色系统使用十六进制的颜色代码（d）使用三个单独的颜色系统答案：（b）使用三个独立的颜色通道：红色，绿色和蓝色解释：在RGB图像中，每个Pixel具有三个值对应于红色，绿色，蓝色，蓝色，蓝色，蓝色，蓝色的颜色相对于蓝色，蓝色和蓝色的颜色，使用三个单独的颜色频道，使用三个单独的颜色通道，则使用三个单独的颜色通道，使用三个单独的颜色通道，使用三个单独的颜色频道，使用三个单独的颜色频道。（a）将图像转换为灰度（b）以从特征映射（c）中删除所有负值（c）以减小图像的大小（d）以将图像分类为类别：（b）从特征映射说明中删除所有负值：relu介绍非内线性，通过用零替换所有负值，从而使功能提取过程更有效地替换了所有负值。
使用 EfficientNet 模型进行脑肿瘤分类
[2] 中，SVM 分类器和模糊 C 均值的组合已被用于检测脑肿瘤。为了获得大脑属性，该方法采用了灰度运行长度矩阵 (GLRLM)。SVM 分类器用于确定脑部扫描是否包含肿瘤。SVM 分类器利用 120 次脑部 MRI 扫描中的 96 次进行训练，然后使用剩余的 24 张图像进行测试。该方法在分类任务中获得了最高 91.66% 的准确率。[3] 中利用朴素贝叶斯分类器识别了脑肿瘤。对 50 次脑部扫描的评估发现总体准确率为 94%，肿瘤识别率为 81.25%，非肿瘤检测率为 100%。在这里，从分割的灰度脑部图片中得出了八个形态特征和三个强度特征来对肿瘤进行分类。朴素分类器是一种基于贝叶斯概率理论的监督机器学习算法。
L-CoDe：使用颜色对象解耦条件的基于语言的着色
对灰度图像进行着色本质上是一个具有多模态不确定性的病态问题。基于语言的着色提供了一种自然的交互方式，即通过用户提供的标题来减少这种不确定性。然而，颜色-物体耦合和不匹配问题使得从单词到颜色的映射变得困难。在本文中，我们提出了一种使用颜色-物体解耦条件的基于语言的着色网络 L-CoDe。引入了物体-颜色对应矩阵预测器 (OCCM) 和新颖的注意力转移模块 (ATM) 来解决颜色-物体耦合问题。为了处理导致颜色-物体对应不正确的颜色-物体不匹配问题，我们采用了软门控注入模块 (SIM)。我们进一步提出了一个包含带注释的颜色-物体对的新数据集，以提供用于解决耦合问题的监督信号。实验结果表明，我们的方法优于基于标题的最先进的方法。
用壳测量
图4。刺激记录和使用壳测量。（a）带有封装器官的3D壳MEA的图像。在孵化器内部保留的同时，刺激和记录了类器官。（b）3D-Shell MEA的示意图，并标有北，东和西的三个传单。（c）图显示了通过所有三个电极将20 µA的刺激电流发送到类器官时，显示了记录的电压。（d）所有三个电极的记录电压轮廓图显示从类器官收集的信号。与（c）中所示的刺激相对应的峰将从此轮廓中删除。（e）八周龄的类器官的代表性最大强度Z练习图显示了核（I）和绿色，紫色，紫色和黄色（ii）中所示的核（Hoechst），神经元干细胞（SOX2）和轴突（NF-H）的存在。染色说明了器官内的细胞同质性。在20倍拍摄图像。比例尺为100 µm。
使用机器学习的高级自动板识别器
摘要：本文提出了一种高度准确的自动板识别（ANPR）算法，旨在正确识别超过99.5％精度的印度车牌。该系统结合使用OpenCV，Python和机器学习模型来达到这一高度的精度。算法捕获和处理图像以识别和识别车牌，包括板上的颜色。使用HAAR级联反应进行初始板识别，然后将其转移到Yolo V3，从而提高了精度和速度。该系统结合了复杂的图像预处理技术 - 包括灰度调整，阈值，侵蚀，细节和轮廓检测 - 以确保对图像进行优化，以用于角色分离和识别。这种综合方法不仅提高了识别率，而且更有效地处理图像，尤其是在传统系统可能失败的情况下。结果，它为在动态环境中的强大ANPR实现铺平了道路。
探索图像密封造影中的高级技术和安全通信的日期隐藏
多媒体数据，例如图像，文本，文件或带有数据加密的视频。图像模拟是一种将图像隐藏在另一个图像中的技术。在图像密封造影中，封面图像被操纵，以使隐藏的数据看不见，这不会使其可疑，例如在加密中。相反，使用切解来检测任何秘密。图像中的消息并提取隐藏的信息[1]。在提出了一种略有不同的方法中，考虑了样式图像以及内部信息和掩护图像。生成的支撑图像被转换为给出的样式图像作为输入。揭示网络用于解码从Stego图像创建的秘密信息。与其他方法一样，使用基于VGG的自动编码器架构进行了任意调整秘密数据的大小，样式图像是通过自适应示例[2]完成的。该通道是因为CR和CB通道中的所有语义和颜色信息。此外，为了将有效载荷减少三分之二，隐藏的图像将转换为灰度图像格式。y通道Haltone Secret Image被馈送到编码器 - 模块网络以生成支撑图像。源图像是Y通道与CR和CB通道结合使用，以在YCRCB颜色空间中创建封面图像括号图像。为了编码隐藏的图像，Y通道DE Brace图像被馈回启示网络，以输出灰度刻度隐藏的图像。另外，将两种不同的变体用于生殖模型 - 基本和残留模型[3]。提出了k-lsb方法，其中k最小位被秘密消息替换。使用加密和隐肌的结合，其中封面图像的LSB被秘密图像的最重要位取代。使用伪随机数生成器来选择像素，并且每次旋转时都会对键进行加密。Stega分析使用熵过滤器检测并揭示秘密图像[4]。LSB方法也用于在视频中隐藏秘密信息笑话。视频是称为视频帧的图像序列。每个视频都被切成框架，秘密信息的二进制位隐藏在视频帧的LSB中。LSB替代方法和视频的基本形式结合了Huffman编码和LSB替代方法。另一种有趣的方法是将音频与录像带一起使用以改善隐藏性[5]。
双线性和最近邻的比较分析
像素转换在图像处理中至关重要，很大程度上取决于插值方法来确保平滑度和清晰度。这项工作重点关注两种广泛使用的图像插值技术：最近邻插值和双线性插值，这两种技术都是使用集成软件代码实现的。我们的方法使每种插值技术都可以独立应用，从而可以直接比较它们的性能。为了对每种插值方法进行全面评估，我们使用了一组基本质量评估指标：峰值信噪比 (PSNR)、结构相似性指数 (SSIM)、灰度分析和均方误差 (MSE)。选择这些指标是为了对图像清晰度、结构准确性和整体视觉质量进行平衡评估。本研究的结果对每种插值技术的优势和局限性进行了详细分析。这些发现旨在帮助研究人员和从业者根据他们在图像处理领域的特定要求选择最合适的插值方法。通过提供比较框架，这项工作通过增强评估和优化数字成像应用中的图像质量的方法来为该领域做出贡献。
Ghostshot：用电磁干扰操纵CCD摄像机的图像
摘要 - CCCD摄像机在需要高质量图像数据的专业和专业应用中至关重要，并且捕获的图像的可靠性构成了信托计算机视觉系统的基础。先前的工作显示了使用故意电磁干扰（IEMI）将不明显的图像变化为CCD摄像机的可行性。在这项工作中，我们设计了增强功能，Ghostshot的攻击，可以在正常的光条件下使用IEMI注入任何灰度或彩色图像。我们对IEMI效应对注射图像的形状，亮度和颜色的因果关系进行了示意性分析，并通过振幅相位调制实现了对注射模式的有效控制。我们设计了端到端攻击工作流程，并成功验证了对15个商用CCD摄像机的攻击。我们证明了Ghostshot对医学诊断，火灾检测，QR码扫描和对象检测的潜在影响，并发现伪造的图像可以成功地误导计算机视觉系统，甚至是人眼。
IMX560 -AAMV-索尼半导体解决方案
IMX560-AAMV是一种对角线6.25 mm（1/2.9）单光子雪崩二极管（SPAD）TOF深度传感器，带有信号放大像素。通过将597×168的蜘蛛数驱动并求和它们的输出，可以从距离信息中生成3D距离图像，并且可以实现高达300 m的测量距离。可以根据应用程序调整范围操作时的SPAD（宏像素大小）数量。范围操作是通过1 GHz采样操作的，并且生成具有TOF宽度为2024 BIN的直方图（2024 ns）的直方图和12位灰度宽度的宽度，并且可以从结果中检测到Echo的ECHO和峰值。其环境光消除功能可确保其在阳光下更稳定，并且可以在高动态范围内实现距离测量值。其光发射时间控制功能能够补偿激光发射和接收之间的时间延迟。配备了回声和峰值检测功能，数据输出模式，数字信号处理等等，它已进行了优化，以满足LIDAR所需的性能和功能。（应用：FA LIDAR摄像机，工业激光摄像头）
Microsoft Word-修订文本3.4通过螯合中氧化还原流量电池中最大化钒
，我们专注于冰片遥感中心收集的雪雷达[1]数据集，作为NASA操作Icebridge的一部分。雪雷达从2-8 GHz运行，并且能够在冰盖较大区域的较高区域的冰层中跟踪冰层。传感器连续几年产生历史降雪堆积的二维灰度，其中水平轴代表沿轨道方向，而垂直轴代表层层深度。像素亮度与返回信号的强度成正比。代表表面层的像素通常由于较高的反射和降雪密度变化而更明亮且更明确，而代表更深层的像素通常由于密度和较低的回流 - 信号强度而较深，更嘈杂。在我们的实验中，我们在2012年使用了从格陵兰岛选定的雪雷达弹射线的雷达数据。在许多区域，每个冰层代表一年一度的等铁[2]。因此，我们可以在相应的一年之前指定的冰层。