XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System识别速度
利用人工智能的 AIR CANVAS
近年来，空中书写已成为模式识别和图像处理领域最令人着迷和最具挑战性的研究领域之一。在许多不同的应用中，它可以改善机器与人之间的界面，并为自动化过程的发展做出重大贡献。一些研究集中于尖端策略和方法，以加快识别速度并缩短处理时间。对象跟踪被认为是计算机视觉领域的一个主要问题。由于更快的计算机的发展、低成本、高质量摄像机的普及以及对自动视频分析的需求，对象跟踪系统变得越来越普遍。通常，视频分析技术的三个基本组成部分是对象检测、逐帧跟踪对象运动和行为分析。选择可接受的对象表示、选择跟踪特征、检测对象和跟踪它们是需要考虑的四个主要因素。一些现实世界的应用，如自动监控、视频索引和车辆导航，都依赖于对象跟踪算法。另一个
解决空间和时间中核心物体识别的神经机制；一种计算方法
各种研究都对物体识别（大脑的基本能力）的潜在机制进行了研究。然而，对识别速度和准确度之间的平衡的探索较少。大多数物体识别的计算模型都无法解释识别时间，因此只关注识别准确度，原因有两个：缺乏感官处理的时间表征机制，以及使用非生物分类器进行决策处理。在这里，我们提出了一个物体识别的分层时间模型，使用脉冲深度神经网络与生物学上合理的决策模型相结合，以解释识别时间和准确度。我们表明，所提模型的响应动力学可以类似于大脑的响应动力学。首先，在物体识别任务中，该模型可以模拟人类和猴子的识别时间和准确度。其次，该模型可以复制文献中观察到的不同速度-准确度权衡机制。更重要的是，我们证明了所提模型中不同抽象级别（上级、中级和下级）的时间表征与先前研究中观察到的大脑表征动态相匹配。我们得出结论，由分层前馈脉冲结构产生的脉冲的积累可以很好地解释决策的动态，也可以解释不同抽象级别的表示动态。关键词：时间对象识别、速度-准确度权衡、深度脉冲卷积神经网络、积累到边界模型、动态表示相异矩阵
基于图像处理的QR代码识别
为了解决普通相机收集引起的QR码识别问题，本文提出了基于图像处理的识别算法。整个过程，包括图像二进制，图像倾斜校正，图像方向，图像几何校正和图像归一化允许在不同的照明条件下收集的图像。实验表明，改进的方法可以提高二维代码和准确性的识别速度。qr，即“快速响应”代码是一个2D矩阵代码，它是通过考虑两个点（即与1D条形码相比，它必须存储大量数据，并且必须使用任何手持设备（如手机）在高速上解码。QR码提供高数据存储容量，快速扫描，全向可读性以及许多其他优点，包括错误校正（因此，也可以成功读取损坏的代码）和不同类型的版本。QR码符号的不同品种，例如徽标QR码，加密的QR代码，QR码，以便用户可以根据需要选择。现在，如今，在与营销，安全，学术界相关的不同应用程序流中应用了QR码。并以非常高的速度获得受欢迎程度。每天越来越多的人意识到这项技术并相应地使用它。QR码的普及随智能手机用户的增长而迅速增长，因此QR码在全球范围内迅速达到高水平的接受度。