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增强图书馆和信息中心：数字时代的文本和图像识别的有效方法
Osunkentan，Oladotun Ayowumi和Morakinyo，Peace Caleb，“增强图书馆和信息中心：数字时代的文本和图像识别的有效方法”（2024年）。 图书馆哲学和实践（电子杂志）。 8193。https://digitalcommons.unl.edu/libphilprac/8193Osunkentan，Oladotun Ayowumi和Morakinyo，Peace Caleb，“增强图书馆和信息中心：数字时代的文本和图像识别的有效方法”（2024年）。图书馆哲学和实践（电子杂志）。8193。https://digitalcommons.unl.edu/libphilprac/8193
卷积和图像识别聊天机器人
工程和技术，哥伦比特摘要： - 深度学习和自然语言处理（NLP）快速进步使创建可以使用对话式图像识别聊天机器人作为最杰出的复杂应用程序的算法成为可能。这个项目就是通过与NLP的图像识别互动来创建聊天机器人，以在用户与他们想使用自然语言查询的图像之间进行自然对话。该系统不仅使用预训练的卷积神经网络（CNN）进行图像分类和对象检测，还用于引擎和自然语言处理（NLP）模型来理解和处理用户的意图。使用这些满足的技术，聊天机器人可以分析单词的要求并准确地响应人们的要求，例如通过将产品列入单词列表中或摘要图像所遵循的内容。建议的方法本身旨在确保聊天机器人将通过用户反馈扩展。该项目与AI与用户进行对话或其图像在实践中进行交互时，体现了图像识别技术的有效性，从客户支持，教育和交互式媒体的领域，包括OUT实例或高实例允许，并将其包含在数组中。
基于机器的新年图片的图像识别...
新年图片是中国传统文化的重要组成部分，具有深刻的历史存款和独特的艺术价值。然而，随着社会快速发展，传统新年图片的遗产和保护面临着许多挑战。其中之一是对新年绘画图像的认可。本文介绍了基于机器学习的图像识别技术，包括研究背景，方法步骤，结果发现和优势限制。图像识别是保护和继承传统新年绘画文化和机器学习技术的一种重要手段，可以提高识别准确性和效率。本文介绍了通过数据收集，功能提取和分类实施的深度学习。实验结果表明，该方法可以有效地识别新年图像的准确性和回忆。
通过图像识别和机器学习的协助彩觉缺陷
摘要：这项研究通过开发一种机器学习系统来应对数百万人的挑战，该系统可以翻译图像，以便于具有红绿色颜色缺乏症（Deuteranopia）的个人更容易可视化。系统首先通过机器学习训练模仿氘化的视觉，然后逆转此过程以增强图像中的红色和绿色色调，从而使它们更独特，可以识别为色盲的个体。测试证实了系统在模拟正常颜色感知方面的有效性。除了科学之外，该项目强调同理心和包容性，旨在创造一个更容易获得的世界。它展示了机器学习在协助色盲视觉中的重要潜力，为未来的迭代铺平了道路，以解决更广泛的色盲形式，并使用较大的数据集进行进一步的细化。
使用卷积神经网络方法基于图像识别贝塔鱼类类型
在印度尼西亚，成为观赏鱼的粉丝已经成为自然的事物。betta鱼是在印度尼西亚很容易找到的观赏鱼类之一。贝塔鱼类的多种类型使贝塔鱼业余爱好者的外行发现很难知道市场上的贝塔鱼的类型。类型的贝塔鱼对贝塔养鱼者的影响非常有影响力。同样，Betta鱼类的类型对Betta Fish竞赛参与者的影响很大，可以确定要遵循的类型的类别。因此，在此问题中，制造一种识别贝塔鱼类的系统是非常必要的。该系统使用卷积神经网络方法，该方法是一种深度学习算法，具有连续的硬体系结构，其参数最多为1,424,403个参数，并且此方法通常用于分类图像。所使用的数据收集总计330个数据，其中包括300个培训数据和30个测试数据。经过设计和实施的系统成功地识别了三种类型的Betta鱼，在10个时期的试验中获得了97％的精度，在15个时期的试验中获得了93％的速度，而在20个时期的试验中，100％的精度最高。关键字：模式简介，图像分类，卷积神经网络，深度学习，贝塔鱼1.引言是生活在淡水和海洋中的鱼类的类型，具有吸引人的身体形状和颜色。观赏鱼具有每种物种的独特性。）。[1]所讨论的独特性是每种观赏鱼所具有的能力。一种具有其独特性的观赏鱼是贝塔·菲斯（Bettasp。这种斗鱼的独特性是它与同性作战的爱好，但不排除另一种类型的可能性，但仍在一个部落中。因此，这条鱼也经常被称为战鱼。
基于AI的板载图像识别的机会和挑战，用于小型卫星地球观察任务
卫星行业正在迅速发展。启动的新小型卫星数量有显着增加，这与图像识别算法的发展快速相辅相成。尤其是卷积神经网络（CNN），在与计算机视觉相关的应用中实现了最先进的性能。在卫星上将AI Algo-Rithm结合起来，直接从轨道上观察并认识到任何自然灾害是一个重要的机会。本文提出了一个显着的挑战，这些挑战通常与地球观察小型卫星任务有关，并提出了通过将其与基于AI的图像识别结合在卫星上的基于AI的图像识别所带来的进一步挑战。本研究讨论了一种主要用于小型卫星的方法。2024 Cospar。由Elsevier B.V.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
用量子改进医学图像识别...
研究方法•INBREAST数据集审查和呈现•数据增强：通过旋转和对比度调整，人为地增加培训数据集的多样性；通过模型改善概括来提高诊断精度•量子信息处理（QIP）研究/UNET研究和审查•U-NET：卷积神经网络专门针对生物医学图像分割，具有更高的精度，由编码器编码器结构组成。•量子过滤器：过滤和处理量子信息，导致图像的澄清和去除•使用和不使用量子过滤器的训练收敛性：这改变了图像深度和对象在图像中的位置。这意味着更改图像以揭示它们在原始数据中可能无法观察到的独特功能。•测试和调试：在增强中尝试不同的参数，并根据输出选择适当的测试用例，并调试现有方法，代码块，以确保过滤器的无错误应用。我们认为的参数将是关于图像中噪声，分辨率和剩余文物的参数。Inbreast数据集相对毫无噪音，并且是高质量的，因此使用掩码清理数据中的人工制品对于调试至关重要。
自主脸检测和图像识别无人机...
1帕鲁大学，古吉拉特邦瓦多达拉摘要：自主无人机与先进的计算机视觉技术的整合导致了各个领域的重大进步，包括监视，搜索和救援以及安全性。本文介绍了自主面部检测和图像识别无人机系统的设计和实施。该系统利用最先进的深度学习算法进行实时的面部检测和识别，从而使无人机可以有效地识别感兴趣的人。此外，DR One配备了智能导航功能，使其能够在执行其任务时自动浏览复杂的环境。拟议的系统为执法，人群监控和事件安全等应用提供了一种多功能解决方案，增强了情境意识和响应能力。关键字 - 无视，面部识别，卷积神经网络，Yolov7和LBPH算法
量子计算在小麦传染病图像识别中的应用
摘要。本研究致力于量子方法在小麦传染病诊断领域的开发和应用。考虑到农业问题的相关性以及提高植物病害防治效率的需要，本研究提出了一种基于量子计算、图像处理和机器学习相结合的新方法。量子图像处理技术已被用于改善对比度、过滤噪声和分析传染病在发展早期的关键特征。开发的量子机器学习模型在图像分类中表现出很高的准确性，有助于更早、更准确地检测疾病。研究结果突出了量子方法在农业中的有效性，并为更准确地诊断植物传染病提供了新工具。将这种方法引入农业的前景意味着有可能提高产量、减少化学品的使用并确保粮食安全。
用深度学习模型评估冠状病毒疾病的特征融合技术2019胸部X射线传感器图像识别
冠状病毒病的当前诊断方法2019（Covid-19）主要依赖于逆转录聚合酶链反应（RT-PCR）。但是，RT-PCR是昂贵且耗时的。因此，必须开发一种准确，快速且廉价的筛选方法，以诊断Covid-19。在这项研究中，我们将图像处理技术与深度学习算法相结合，以增强胸部X射线（CXR）传感器图像的Covid-19鉴定的准确性。对比度限制的自适应直方图均衡（CLAHE）用于提高不清楚图像的可见性水平。此外，我们研究了我们的图像融合技术是否可以有效地提高七个深度学习模型的性能（Mobilenetv2，Resnet50，Resnet152V2，Inpection-Resnet-V2，Densenet121，Densenet201，densenet201和Xpection）。提出的特征融合技术涉及将原始图像的特征与受Clahe的图像的特征合并，然后使用合并的功能来重新训练，测试和验证深度学习模型，以识别CXR图像中的Covid-19。为了避免图像的发生不匹配现实并确保高模型稳定性，没有进行数据增强。这项研究的结果表明，提出的图像融合技术可以改善分类评估指标，尤其是在两级和三级分数中深度学习模型的敏感性。灵敏度是指模型正确检测感染的能力。将X受感受与所提出的特征融合技术相结合时，达到了这项研究的最高精度。在三级分类中，该方法的准确性为99.74％，五倍交叉验证的平均准确性为99.19％。在两类分类中，上述方法的准确性为99.74％，五倍交叉验证的平均准确性为99.50％。结果表明，具有深度学习算法的提议的图像处理技术具有非凡的概括。