XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System识别器
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。
MELDER：移动设备实时静音语音识别器的设计和评估
无声语音不受环境噪音的影响，可提高可访问性，并增强隐私和安全性。然而，目前的无声语音识别器以短语输入/短语输出的方式运行，因此速度慢、容易出错，并且不适用于移动设备。我们介绍了 MELDER，这是一种移动唇读器，它通过将输入视频分割成更小的时间段并单独处理它们来实时运行。实验表明，这大大缩短了计算时间，使其适用于移动设备。我们通过使用迁移学习模型利用高资源词汇表中的知识，进一步优化模型以供日常使用。然后，我们将 MELDER 在固定和移动环境中与两个最先进的无声语音识别器进行比较，其中 MELDER 表现出卓越的整体性能。最后，我们将 MELDER 的两种视觉反馈方法与 Google Assistant 的视觉反馈方法进行了比较。结果揭示了这些提出的反馈方法如何影响用户对模型性能的看法。
人脑中的解码面部识别能力
为什么有些人更好地识别面孔？发现支持面部识别能力的神经机制已被证明难以捉摸。为了应对这一挑战，我们使用了一种多模式数据驱动的方法，该方法结合了神经影像，计算建模和行为测试。我们记录了具有非凡的面部识别能力的个体的高密度脑电图脑活动 - 超级识别器 - 以及典型的识别剂，以应对各种视觉刺激。使用多元模式分析，我们从1 s的大脑活动中解码了面部识别能力，精度最高为80％。为了更好地理解该解码的机制，我们将参与者的大脑中的表示形式与人工神经网络模型的视觉和语义模型以及参与人类形状和含义相似性的判断的人进行了比较。与典型的识别者相比，我们发现超级识别器的早期大脑表示与视觉模型的中级表示以及形状相似性判断之间的相关性更强。此外，我们发现超级识别器的晚期大脑表示与人工语义模型的表示之间以及含义相似性判断之间的更强关联。总体而言，这些结果表明，大脑处理中的重要个体变化，包括神经计算扩展到纯粹的视觉过程，支持面部识别能力的差异。他们为语义计算与面部识别能力之间的关联提供了第一个经验证据。我们认为，这种多模式数据驱动的方法可能会在进一步揭示人脑中特质识别的复杂性方面发挥关键作用。
![arxiv：2404.00532v1 [CS.CV] 2024年3月31日](/simg/g:\will\search\icon\source\3\3ee124e8a4ce176f01eef2caffa0c7e8d3d8640d.webp)
arxiv：2404.00532v1 [CS.CV] 2024年3月31日
基于骨架的动作识别引起了很多研究的关注。最近，为了构建基于骨架的动作识别器，已经提出了各种作品。其中，有些作品使用大型模型架构作为其识别剂的骨干来提高骨架数据表示能力，而其他一些作品则预先培训其识别器对外部数据的认可，以丰富知识。在这项工作中，我们观察到在各种自然语言处理任务中已广泛使用的大型语言模型通常具有大型模型构成和丰富的隐性知识。以此为动机，我们提出了一个新型的LLM-AR框架，其中我们将其视为将L ange l Anguage M Odel视为一种ction r ecognizer。在我们的框架中，我们提出了一个语言的进程过程，将每个输入动作信号（即每个骨架序列）投射到其“句子格式”（即“ Action句子”）中。此外，我们还将框架与几种设计结合起来，以进一步促进这种语言投影过程。广泛的实验证明了我们提出的框架的功效。
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BOARD-AI：一种用于系统工程的目标感知建模界面，结合机器学习和计划识别
纸和笔仍然是系统工程师用来捕捉系统模型的最常用工具。它们提高了生产力并促进了协作和创造力，因为用户不需要遵守计算机辅助系统工程 (CASE) 工具中通常用于系统建模的正式符号。然而，将白板上绘制的模型数字化到 CASE 工具中仍然是一项困难且容易出错的活动，需要工具专家的知识。在过去十年中，从符号推理转向机器学习已成为许多领域提高软件应用程序性能的自然选择。自然素描和在线识别领域也不例外，大多数现有的素描识别器都依赖于预先训练的符号集来增加对识别器结果的信心。然而，这种性能的提高是以信任为代价的。缺乏信任直接源于神经网络结果缺乏可解释性，这阻碍了系统工程团队对其的接受。解决方案不仅应兼具性能和稳健性，还应赢得人类用户的毫无保留的支持和信任。虽然文献中的大多数作品都倾向于性能，但需要更好地将人类感知研究纳入方程式以恢复平衡。本研究提出了一种用于自然素描的方法和人机界面，使工程师能够使用交互式白板捕获系统模型。该方法结合了符号人工智能和机器学习的技术，以提高性能，同时不影响可解释性。该方法的关键概念是使用经过训练的神经网络在全局识别过程的上游将手写文本与几何符号分离，并使用合适的技术（OCR 或自动规划）分别识别文本和符号。该方法的主要优点是它不依赖任何其他交互方式（例如虚拟键盘）来注释具有文本属性的模型元素，并且保留了建模助手结果的可解释性。用户实验验证了界面的可用性。