XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System颜色空间
建立信息学，技术与科学（位）
摘要 - 图像分割是数字图像识别的分析过程之一，在该过程中，此过程将数字图像分为基于均匀像素的几个唯一区域。均匀分组图像的过程基于几种颜色，纹理和形状特征。数字图像处理中的颜色非常重要，因为颜色具有许多人类可以轻松理解的信息。颜色具有各种特征，结合了颜色强度和灰色（灰度）和二进制（黑白）值。但是，颜色特征提取过程具有许多弱点。如果所使用的对象的尺寸和范围很小，则需要将颜色特征的使用与提取相结合，并且可以最大化分割过程。本研究在提取过程中使用颜色和纹理特征。它使用水中的细菌对象（微生物），图像质量和往往难以识别的物体。将颜色空间特征提取过程与Gabor滤波器结合使用，以使分割过程产生高质量的精度。好。本研究中使用的Gabor滤波器与L*A*B空间向量相结合，以提高分割过程中的精度。结果表明，纹理特征的使用通过测试1.2的群集值而导致精度提高17.5％。
颜色测量的最新发展和... - NOPR
能够根据特定光源和两度标准观察者，用三刺激值 X Y Z 客观地指定任何颜色。颜色可以用从 X Y Z 计算出的坐标 x &y 表示。但是，x 的颜色速度并不均匀。不久之后，开发了另一种颜色坐标系统，用于以 Lab 坐标的形式客观指定颜色。1964 年，CIE 接受了光谱颜色的配色函数，以用于更宽的视野，即从两度到十度。十年后，国际标准化组织标准化了对方的色彩坐标系统，并接受了计算 L* 的线性变换方程。a*。h* 来自 X Y Z 值。这个“CIELAB”色彩空间比用 x. r 坐标获得的颜色空间更加统一。然而。当从 CIE L* 计算色差时。a*。h* 值，观察到许多缺陷。八十年代，人们进行了大量工作来改进色差方程、精确测量颜色以及解释数据以用于各种应用，例如客观规范、通过-失败、色度分类、色度排序。色度搜索、白度/黄色-
使用车辆停车空间检测系统...
人工智能的存在（AI）改变了技术景观，并为人类的生活带来了重大变化。在印度尼西亚，有一家未来的学院（OFA）轨道公司，专注于人工智能4工作（AI 4 Jobs）计划。AI 4工作旨在增强人工智能（AI）的个人能力，以准备进入不断增长的工作世界。AI 4 Jobs计划设计了各种模块，包括了解AI概念，技术技能，职业道德方面和职业准备就绪。在这项研究中，重点是“使用计算机视觉方法填充停车空间车辆的检测系统”。为了完成任务，AI网站是通过使用HSV颜色空间（色调，饱和度，价值）的AI计算机视觉域而构建的，而OPENCV库是图像处理中的一种常见方法，可将车辆与背景区分开来确定4轮车辆停车场的布置通过OFA的AI 4工作计划，研究人员设法获得了有关AI和磨练技术技能的广泛知识，这些知识是处理AI技术的开发。此外，该计划还提供了对Diera AI的职业道德和职业准备的见解。关键字：AI，伦理，图像，计算机视觉。
GSV2008
GSV2008 兼容 HDMI1.4/2.0，支持 HDCP 1.4/2.2，可配置 4 进 2 出中继器。所有 4 个输入在接收器功能上相同，所有 2 个输出在发射器功能上相同。GSV2008 的 2 个 HDMI 输出可以从任何 HDMI 输入端口独立路由。HDMI 输入和输出最大处理像素时钟频率为 600MHz，这意味着视频分辨率最高可支持 4kx2k@60Hz 4:4:4 8 位。非压缩时序的最大处理音频采样频率为 192K Hz。GSV2008 支持 HDR10 和 Dolby Vision HDR 作为输入和输出。对于音频插入和提取，GSV2008 的 2 个多功能 TTL 引脚总线可以根据平台要求配置为输入模式或输出模式。 GSV2008 最多可支持 8 通道 I2S、2 通道 S/PDIF、3D 和多流音频。在 TDM 模式下，每个音频引脚最多支持 8 个通道。内部缩放器和颜色空间转换器使输入和输出具有独立于时序格式的功能，并能够进行长距离传输。凭借强大的 HDMI Rx 均衡器和 Tx 预加重功能，GSV2008 可以级联自身（或 GSV2000 系列芯片），至少有 7 级适用于所有 HDMI 1.3/1.4/2.0 时序。1.2 功能
检测棕榈油叶病
摘要这项研究调查了机器学习技术在检测油棕叶中疾病的应用，并利用来自Tanah Laut地区种植园的1,119张图像的数据集。数据集包含488例患病和631个健康的叶片样品，这些样品经过精心裁剪以隔离叶片区域，并在域专家的帮助下标记。用于特征提取，同时考虑了实验室和RGB颜色空间，以及Haralick纹理特征，每个像素总共有11个功能。采用了尺寸和选择相关特征，应用主成分分析（PCA）和随机森林方法。随后使用支持向量机（SVM）进行叶片健康状况的分类，并使用准确性，精度，召回和F1得分指标评估模型性能，这些均来自混淆矩阵。研究发现，PCA和随机森林显着提高了模型性能，从而提高了区分健康和患病叶片的能力。这些发现为在油棕种植园中开发自动疾病检测系统的发展提供了宝贵的见解，并在精确农业中使用了潜在的应用。此外，结果提出了进一步研究植物疾病诊断的途径，强调了先进的机器学习技术在增强作物管理和支持可持续农业实践中的作用。
流式优化的3D高斯脱落
3D高斯脱落（3DGS）已成为一种开创性的3D场景表示技术，提供了前所未有的视觉质量和渲染效率。但是，3DGS场景的大量数据卷在流媒体上构成了重大挑战。现有对3DGS的研究主要集中在压缩和提高效率上，忽略了流传输的具体质量。此外，3DG中的球形谐波颜色表示使基于视口的传输分配复杂化。在没有明显质量下降的情况下实现层次结构高斯流也是一个重大挑战。为了应对这些挑战，我们提出了SRBF-Gaussian，这是一种彻底改变传统3DGS格式的新范式。我们的方法基于球形径向基础函数（SRBF）和HSL颜色空间引入了与视口有关的颜色编码，从而可以选择性地传输与视口相关的颜色数据。这在保持视觉质量的同时减少了数据传输。我们实施自适应高斯修剪和传输，以适应当前的视口和网络条件。补充 - 我们开发了连贯的多级高斯表示，以在质量水平之间平稳过渡。我们的系统结合了用户 - 行为感知的流策略，以预测和预先提取相关数据。在云VR方案中，我们的方法表明了实质性改善，PSNR增长了5.63％-14.17％，延迟下降7.61％-59.16％，总体经验质量（QOE）提高了10.45％-30.12％。
使用深度学习技术的颜色检测-IJRPR
使用深度学习的颜色检测代表了计算机视觉和机器学习的引人入胜的交集，为识别和解释数字图像或视频中的颜色提供了强大的功能。利用高级神经网络体系结构，该技术使计算机不仅可以识别单个颜色，还可以理解复杂的颜色模式和关系。以其核心，该过程涉及在标记为颜色图像的庞大数据集上训练深层神经网络，从而使模型可以学会区分不同的色调，饱和度和强度。随着应用程序从图像处理和增强现实到质量控制和医学诊断的应用，使用深度学习的颜色检测的潜在影响是深远的。通过利用深度学习的能力，开发人员和研究人员可以在准确的颜色分析至关重要的领域中解锁新的可能性，从而彻底改变了我们感知，互动和利用视觉信息的方式。图像中的颜色检测是计算机视觉的关键方面，可以在给定图像中识别和分类。此过程涉及多个关键步骤。首先，该图像是从源代码（例如相机提要或数字文件）中获取的。之后，通常采用预处理技术来增强图像质量并降低噪声。颜色空间转换以在合适的彩色空间（例如HSV或LAB）中表示图像。阈值用于定义感兴趣的颜色范围，根据这些标准将图像分割为区域。接下来，从分段区域提取区域质心和区域等特征。最后，使用基于规则的方法或更高级的机器学习技术，根据这些功能对检测到的颜色进行分类。颜色检测发现了各个领域的应用程序，包括对象跟踪，工业自动化和医学成像，由于其在分析视觉数据方面的多功能性和实用性。
卷积瑜伽姿势估计器
实时身体姿势估计是计算机视觉中的关键组件，在各个域中找到了应用程序。这项研究深入研究了OpenCV和Mediapipe的合并，这是两个可靠的库，以实时实现精确有效的人体姿势估计。OpenCV以其计算机视觉功能而闻名，与MediaPipe联手，该公司提供了预先训练的机器学习模型，该模型明确制作了用于关键点的估计。这项合作能够准确检测和持续跟踪人体地标。该研究的方法是利用OpenCV的能力来管理视频输入和采用MediaPipe的姿势估算模型，以识别解剖关键。OpenCV负责重要的视频流操作，例如框架调整大小，颜色空间转换和降低噪声，优化了MediaPipe的专用模型的输入数据。随后，MediaPipe精巧地查明并跟踪关键的身体接头，从而赋予实时视频流或相机馈送中复杂人类姿势的实时估计。对该系统的全面评估包括对其准确性，实时性能和在不同条件下的鲁棒性的审查，包括遮挡和不同环境环境的情况。该系统在检测和持续跟踪关键点的功效，再加上其实时功能，揭示了其在多方面应用中的潜力，例如Sports Analytics，Healthcare，Healthcare，Human-Computer互动等。OpenCV和MediaPipe的融合封装了实时姿势估计的有希望的轨迹，为精确的人类姿势分析提供了坚固的框架。该研究的发现通过为实时姿势估计提供可靠，有效的解决方案，从而有助于推动计算机视觉领域的进步。这些进步具有影响各种行业和领域的希望，暗示了实时姿势估计技术的重大进步。
探索图像密封造影中的高级技术和安全通信的日期隐藏
多媒体数据，例如图像，文本，文件或带有数据加密的视频。图像模拟是一种将图像隐藏在另一个图像中的技术。在图像密封造影中，封面图像被操纵，以使隐藏的数据看不见，这不会使其可疑，例如在加密中。相反，使用切解来检测任何秘密。图像中的消息并提取隐藏的信息[1]。在提出了一种略有不同的方法中，考虑了样式图像以及内部信息和掩护图像。生成的支撑图像被转换为给出的样式图像作为输入。揭示网络用于解码从Stego图像创建的秘密信息。与其他方法一样，使用基于VGG的自动编码器架构进行了任意调整秘密数据的大小，样式图像是通过自适应示例[2]完成的。该通道是因为CR和CB通道中的所有语义和颜色信息。此外，为了将有效载荷减少三分之二，隐藏的图像将转换为灰度图像格式。y通道Haltone Secret Image被馈送到编码器 - 模块网络以生成支撑图像。源图像是Y通道与CR和CB通道结合使用，以在YCRCB颜色空间中创建封面图像括号图像。为了编码隐藏的图像，Y通道DE Brace图像被馈回启示网络，以输出灰度刻度隐藏的图像。另外，将两种不同的变体用于生殖模型 - 基本和残留模型[3]。提出了k-lsb方法，其中k最小位被秘密消息替换。使用加密和隐肌的结合，其中封面图像的LSB被秘密图像的最重要位取代。使用伪随机数生成器来选择像素，并且每次旋转时都会对键进行加密。Stega分析使用熵过滤器检测并揭示秘密图像[4]。LSB方法也用于在视频中隐藏秘密信息笑话。视频是称为视频帧的图像序列。每个视频都被切成框架，秘密信息的二进制位隐藏在视频帧的LSB中。LSB替代方法和视频的基本形式结合了Huffman编码和LSB替代方法。另一种有趣的方法是将音频与录像带一起使用以改善隐藏性[5]。