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模式识别信 - usiena air
尽管开发了用于合成图像归因的多种方法，但其中大多数只能归因于训练集中包含的模型或体系结构生成的图像，并且不适用于未知体系结构，从而阻碍了其在现实世界中的适用性。在本文中，我们提出了一个依赖暹罗网络来解决合成图像对生成它们的体系结构的开放设定归因的问题。我们考虑两个不同的设置。在第一个设置中，系统确定是否由相同的生成体系结构产生了两个图像。在第二个设置中，系统验证了用于生成合成图像的体系结构的主张，并利用由声明的体系结构生成的一个或多个参考图像。提出的系统的主要优势在于它在封闭和开放式场景中都可以操作的能力，以便输入图像（查询和参考图像）可以属于训练期间考虑的体系结构。实验评估包括各种生成架构，例如gan，扩散模型和变压器，重点关注合成面部图像产生，并在封闭和开放设定的设置以及其强大的概括能力中确认了我们方法的出色性能。
沉浸式虚拟现实中的情感识别
摘要：情感在我们的日常生活中起着至关重要的作用，因此对情感反应的理解和认识对于人类的研究至关重要。有效的计算研究主要使用了非免疫性的二维图像或视频来引起情绪状态。然而，沉浸式虚拟现实使研究人员能够模拟具有高水平的存在感和互动感的受控实验室条件中的环境，在情感研究中变得越来越流行。此外，它与隐式测量和机器学习技术的协同作用有可能在许多研究领域横向影响，并为科学界打开了新的机会。本文介绍了对使用头部安装显示作为启发设备进行生理和行为度量进行的情感识别研究的系统回顾。结果突出了领域的演变，使用汇总分析给出了清晰的观点，揭示了当前的开放问题，并为将来的研究提供了指南。
量子退火器的模式识别算法
摘要带电粒子的重建将是高亮度大型强子对撞机（HL-LHC）的关键计算挑战，其中增加的数据速率导致当前模式识别算法的运行时间大大增加。此处探索的另一种方法将模式识别表示为二次无约束的二进制优化（QUBO），该方法允许在经典和量子退火器上运行算法。虽然提出的方法的总体时间及其缩放量仍待测量和研究，但我们证明，就效率和纯度而言，可以实现LHC跟踪算法的相同物理性能。将需要进行更多的研究以在HL-LHC条件下实现可比的性能，因为增加的轨道密度降低了QUBO轨道段分类器的纯度。
研究模式识别理论和实用...
您的研究兴趣在于新颖的模式识别和机器视觉技术以及工业和医疗应用。我们在应用领域中开发了用于模式识别和分析的新技术和方法，包括计算机视觉，图像处理和机器学习（包括深度学习）。我们目前正在进行以下研究：1）开发用于视觉检查基础设施（例如混凝土结构和道路表面）的机器视觉系统。我们提出的方法将使用图像处理和模式识别技术来检测和测量表面上的缺陷。它们将有助于在视觉检查中提高高精度测量的效率。我们的技术可以应用于各种视觉检查方法。2）通常，深度学习模型的构建需要大量的培训数据。数据收集和精确标签的高成本是实际应用的关键问题。为了解决这些问题，我们还使用基于图像处理和模式识别技术的人类计算机交互处理来开发使用小数据和模棱两可的信息来构建系统的方法。
MOSCHIP动作识别具有姿势估计
•预估计的HRNET具有80％精度，可生成关键的人体点•通过训练和测试方法定义的动作和测试方法•用90％精确度推断出具有90％精确度的动作识别•理解HRNet姿势估计关键点并设计算法，并能够检测诸如降落，饮食和斗争的行动，诸如范围内的行动•诸如表演，围绕，围绕，围绕，围绕，围绕，围绕着斗争的行动，该算法和进行后处理以显示输出•推理在边缘AI加速器上成功执行，其快速推理时间为50 ms，速度为10 fps，用于定义的动作
基于事件摄像机的实时手势识别...
摘要 - 在高分辨率事件摄像机的能力驱动的基于事件的视觉中的突破，具有显着改善的人类机器人相互作用。事件摄像机在管理动态范围和运动模糊方面表现出色，无缝适应各种环境条件。本文提出的研究利用这项技术开发了能够解释手势进行精确机器人控制的直觉机器人指导系统。我们介绍了“ Eb Handgesture”数据集，这是一种与我们的网络“ Convrnn”结合使用的创新高分辨率手势数据集，以在解释任务中证明95.7％的值得称赞的精度，涵盖了不同照明场景中的六种手势类型。为了验证我们的框架，使用ARI机器人进行了现实生活实验，从而确认了在各种相互作用过程中训练有素的网络的有效性。这项研究代表了确保共享工作空间中更安全，更可靠，更有效的人类机器人协作的实质性飞跃。索引术语 - 基于现实的手势识别，机器人控制，手势数据集
自动食品识别和卡路里管理...
1人工智能（AI），机器学习（ML），深度学习（DL），计算机视觉（CV）和对象检测之间的关系。。。。。。。。。。。。4 2通过乘以网格单元中存在的ob ject的概率以及在预测和地面真相边界框之间与联合（iou）相交的概率来计算YOLO中的信心评分。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 3边界框预测图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 4 iou通用公式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 5 iou二进制公式（tp = true straine，fn = false n = false and and fp =假阳性。）6 6 YOLO架构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 7边界盒坐标损耗包含对象的网格单元。。。。。。。。。。。7 8包含对象的网格单元的边界框宽度和高度损失。。。。。。。。7 9包含对象的网格单元的置信分数损失。。。。。。。。。。。。。。。。7 10不包含对象的网格单元的置信分数损失。。。。。。。。。。。。。。7 11分类损失在网格细胞中存在对象。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 12目录结构，用于组织食物图像及其相应的标签，用于在Yolo模型中进行训练，验证和测试。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 13各种食物类别的yolov5对象检测的精确构态曲线。。17 14 F1分数曲线Yolov5对象在各种食物类别上检测。。。。。。。。。17 15 Yolov5损失曲线和关键指标（精度，召回和地图）在时期。。。18 16混淆矩阵说明了Yolov5模型在分类不同的食物类别中的性能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 17各种食物类别的yolov6对象检测的精确构度曲线。19 18 F1分数曲线Yolov6对象检测各种食物类别。。。。。19 19 Yolov6损失曲线和关键指标（精度，回忆和地图）。。。20 20混乱矩阵说明了Yolov6模型在分类不同的食物类别中的性能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 21各种食物类别的yolov7对象检测的精确构度曲线。。21 22 22 F1分数曲线在各种食物类别上检测。。。。。。。。。21 23 Yolov7损失曲线和关键指标（精度，召回和映射）在时期。。。。22 24混乱矩阵说明了Yolov8模型在分类不同的食物类别中的性能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 25在各种食物类别上用于yolov8对象检测的精确构度曲线。。23 26 F1在各种食物类别上检测Yolov8对象检测的得分曲线。。。。。。。。。23 27 Yolov8损失曲线和关键指标（精度，召回和映射）。。。。24 28混乱矩阵说明了Yolov8模型在分类不同的食物类别中的性能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 29 YOLO模型的比较：检测速度和训练时间。。。。。。。。。。26 30跨关键评估大会的YOLO模型的全面绩效比较。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 31用户帐户注册提示用户输入其个人信息和健康数据以进行个性化卡路里跟踪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 32登录页面。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 33带有输入接口的主页，具有使用设备相机捕获图像或从设备存储中上传现有图像的选项。。。。。。。。30 34卡路里跟踪页面，显示每日卡路里限制，当天消耗卡路里，详细的食物日志以及每月的日历，突出显示每日卡路里的摄入量。。。。31
催产素对情绪识别和信任的影响
患有饮食失调的人（ED）通常在社会认知方面遇到困难，包括情感识别[1，2]，心理理论[3]和信任[4]。理论上，具有社会认知的困难[5]，身体不满意[6] - 其中与状态焦虑和负面情绪水平的增加有关，与ED的发展和维持有关。催产素已被证明可以改善健康个体的状态焦虑和负面情绪[8]，以及EDS女性的情绪识别[9]。据我们所知，尚未有任何研究检查了催产素干预对这些心理过程的疗效，这些心理过程对女性学生人群有EDS的风险[10]。评估这样的人群很重要，因为饮食病情发生在从严重的临床ED到迷失的饮食的亚临床模式的连续性上，这将增加患上全面的ED和其他精神健康疾病的风险，如果不及时治疗。
3btron：血脑屏障识别网络
血脑屏障（BBB）在维持大脑稳态中起着至关重要的作用。15在衰老期间，BBB经历了结构改变。电子显微镜（EM）16是研究脑脉管系统结构改变的金标准。17然而，对EM图像的分析是时间密集型的，可能是选择偏见的，18限制了我们对BBB上衰老的结构e的理解。在这里，我们介绍了3Btron，这是对EM 21图像中BBB 20架构（其各个组件的形态，结构和纹理）自动分析的深度学习框架。使用年龄作为读数，我们在唯一的22个数据集（n = 359）上训练并验证了我们的模型。我们表明，所提出的模型可以结合确定来自三个Di！Erent 24个大脑区域的年轻小鼠大脑的23个BBB结构，在预测不可证实的数据时，敏感性达到77.8％，敏感性为80.0％。此外，特征重要的方法揭示了26个对预测贡献最大的图像的空间特征。这27个发现展示了一种新的数据驱动方法，用于分析28个BBB体系结构中与年龄相关的变化。29
人类对象集成的组装意图
摘要：人类机器人协作（HRC）组装结合了机器人操作10的优势与人类的认知能力和适应性，这为11个复杂的组装任务提供了一种有效而灵活的方式。在HRC组装过程中，机器人需要准确地了解操作员的意图12，以帮助协作组装任务。目前，考虑13个上下文信息（例如复杂环境中的汇编对象），操作员的意图识别仍然具有挑战性。在本文中，我们14提出了一种人为对立的综合方法，用于在HRC中进行上下文感知的组装意图识别，15，该方法集成了对组装行动和组装零件的识别，以提高16个操作员的意图识别的准确性。具体来说，考虑到HRC组件的实时要求，使用基于骨架功能的17个时空图卷积网络（ST-GCN）模型可用于18识别汇编操作，以减少不必要的冗余信息。考虑到这种疾病和19个组装部分的闭塞，提出了改进的Yolox模型，以提高20个网络结构对组装部分的聚焦能力，这些零件难以识别。之后，以减速器汇编21个任务为例，一种基于规则的推理方法包含汇编22个操作和组装零件的识别信息，旨在识别当前的组装意图。最后，验证了识别人类意图的拟议方法的可行性和23个有效性。2624个组装行动识别和组装部分识别的集成可以促进准确的操作员在复杂而灵活的HRC组装环境中的准确操作员的意图25识别。