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World File Search System图像识别
图像识别和计算机视觉的机器学习
提取和分层模式识别。方法论：研究中已经采用了一系列互联网资源来收集数据，然后进行“理论分析”。理论分析阶段至关重要，因为它扩大了对受试者的理解。发现：该研究除了收集数据外，还采用了“主题分析”来进一步分析收集的数据。此外，理论分析在本研究中是有用的工具，因为它促进了该领域的发展并使高级信息更容易获得。讨论：本文对机器学习对图像识别和计算机视觉的影响进行了全面分析。结论：研究研究了计算机视觉和图像识别如何受到机器学习的重大影响。关键字：机器学习，计算机视觉，卷积神经
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。
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。
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。
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
AI图像识别零件分类服务
在《ITR 市场观点：AI 市场 2020》中，NEC（RAPID Machine Learning）取得以下排名：• 图像识别市场 - 设备检查供应商销售价值份额排名第一（2019 财年）• 图像识别市场 - 制造检查供应商销售价值份额排名第二（2019 年）• 图像识别市场 - 2018 财年供应商销售价值份额排名第二，2019 财年排名第二。
使用 Python 进行人脸检测和图像识别
Vishaal Chandrasekar SRM 科学技术研究所 摘要：本论文的主要目的是使用 Python 编程语言和 OpenCV 计算机视觉库检测图像中的脸部并进行识别。本研究的实际框架主要集中在人脸检测和识别上。Haar Cascade 算法用于人脸检测。对于面部识别，使用局部二值模式直方图算法。当今一代人工智能和机器学习技术的快速发展将世界推向了新的水平。此外，借助人工智能和机器学习等最新技术，可以解决人类面临的许多不可能的情况。人工智能和机器学习在不同领域有着广泛的应用。例如，计算机视觉、机器人、医疗、游戏和工业。数据对于机器学习和人工智能以及许多项目都至关重要。为了简单地理解人工智能，它有助于解锁任何识别人脸的设备，如智能手机。此外，本文还解释了人工智能以及机器学习的发展趋势和应用领域。因此，本论文是一套完整的理论知识以及人工智能和机器学习应用的实际实现。 关键词：算法，人工智能，数据，Haar 级联，机器学习，OpenCV，Python 缩写列表： AI - 人工智能 ML -机器学习 CERN - 欧洲核子研究组织 CV - 计算机视觉 DL - 深度学习 GB - 技嘉 GPS - 全球定位系统 IBM - 国际商业机器 ID - 识别 IDE - 集成开发环境 LISP - 列表处理 NASA - 美国国家航空航天局 NumPy - 数值 Python OpenCV - 开源计算机视觉 PIP - 首选安装程序 RGB - 红绿蓝 SDK - 软件开发工具包 QR - 快速响应 VR - 虚拟现实 XML - 可扩展标记语言 1.简介 在这个智能时代，人们被现代先进的技术所包围。通过小如手掌的设备，AI 应用程序可以访问世界各地的所有信息。人工智能软件在许多方面使人类的生活变得更简单。此外，自学习算法和低成本计算的在线数据的可用性将机器学习提升到了一个新的水平。人工智能的普及度迅速增长，已成为人类日常生活的一部分。现代智能技术的快速发展为人类带来了更美好未来的希望。虽然制造智能机器的趋势早已开始，但过去几十年一直是人工智能的梦想
基于脑肿瘤MRI图像识别的监督多层词典学习
人工智能（AI）是自动脑肿瘤MRI图像识别的有效技术。AI模型的培训需要大量标记的数据，但是医疗数据需要由专业临床医生标记，这使数据收集变得复杂且昂贵。传统的AI模型要求训练数据和测试数据必须遵循独立且分布相同的分布。为了解决这个问题，我们在本文中提出了一个基于监督多层词典学习（TSMDL）的转移模型。借助从相关领域学到的知识，该模型的目标是解决转移学习的任务，而目标域只有少数标记的样本。基于多层词典学习的框架，所提出的模型了解了每一层中的源和目标域的共享词典，以探索不同域之间的内在连接和共享信息。同时，通过充分利用样品的标签信息，引入了Laplacian正则化项，以使类似样本的字典编码尽可能接近，并尽可能地对不同类样本的字典编码进行编码。大脑MRI图像数据集Rembrandt和Figshare上的识别实验表明，该模型的性能优于竞争状态。