Reconnaissance des gestes de la main en temps réel

Reconnaissance des gestes de la main en temps réel, basé sur les réseaux neuronaux (perceptron multicouche, Hopfield NN)

Comme partie de la demande de reconnaissance de formes (gestes de la main), prises avec l'appareil photo. Position de la main dans l'image est déterminée par la couleur du pixel main. Pour la reconnaissance de formes à l'aide de réseaux de neurones (perceptron multicouche, réseau de neurones de Hopfield). Reconnaissance a lieu en temps réel

Cette capture d'écran montre la fenêtre principale de l'application, aussi bien comme le montre le résultat de la reconnaissance


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Cela montre les couleurs de fenêtre de réglages et le choix des espaces colorimétriques.
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Smart Bio

Smart Bio est une application des fonctions courantes de bio-informatique, destinées à simplifier la création d'applications de la science de la vie.

L'application de base implémente une gamme d'analyseurs de fichier et les formateurs de types de fichiers courants, les connecteurs aux services web couramment utilisés tels que NCBI BLAST et algorithmes standards pour la comparaison et l'assemblage de séquences d'ADN, ARN et des protéines. Outils de l'échantillon et les extraits de code sont également inclus.

Moteur de concepteur et de l'exécution de Workflow de bio-informatique.

 

La Bio de Smart permet de créer visuellement des programmes en reliant les différents composants dans le concepteur et puis eux persistent dans un fichier XML qui peut être exécuter dans le concepteur de GUI, ou d'un outil de ligne de commande.

 

Il comporte deux parties à elle :

  1. Un concepteur de GUI qui permet d'accéder à un ensemble d'activités prédéfinies et les principales activités WF. Vous pouvez créer, modifier et enregistrer des workflows de fichiers basé sur XML.
  2. Une console de base de coureur qui peut prendre un persistant WF et exécutez-la en fournissant des capacités d'entrée et de sortie.

 

 

Vous pouvez alors traîner des diverses activités de la boîte à outils sur la gauche. Chaque activité peut être sélectionnée et ont des propriétés modifiées dans l'Explorateur de propriété en bas à droite de l'écran.

 

 

Modèles de Markov cachés

Montre comment utiliser les Hidden Markov Models (HMMs) et Markov séquence classificateurs de reconnaître les séquences d'observations discrètes.

 

 

Échantillon aléatoire de Consensus (RANSAC)

Robust linear regression estimation with RANSAC.

Montre comment utiliser RANSAC pour s'adapter à une régression linéaire, éviter l'impact négatif des valeurs aberrantes dans les données de régression robuste.

 

Système de reconnaissance de grand modèle à l'aide de la multi neural networks

Maintenant un jour, artificial neural network a été appliqué couramment dans de nombreux domaines de la vie humaine. Cependant, créer un réseau efficace pour un grand classifieur comme systèmes de reconnaissance d'écriture manuscrite est toujours un grand défi pour les scientifiques.

 

Empreintes digitales Vérification

 

Reconnaissance d'empreintes digitales est un domaine de recherche active de nos jours. Un élément important dans les systèmes de reconnaissance d'empreintes digitales est l'algorithme de correspondance d'empreintes digitales. Selon le domaine qui pose problème, les algorithmes d'appariement d'empreintes digitales sont classés en deux catégories : algorithmes de vérification des empreintes digitales et des algorithmes d'identification des empreintes digitales. Le but des algorithmes de vérification d'empreintes digitales est de déterminer si deux empreintes digitales proviennent du même doigt ou pas. En revanche, les algorithmes d'identification d'empreintes digitales recherchent une empreinte de requête dans une base de données que vous cherchez les empreintes digitales venant du même doigt.

Cette démo illustre la reconnaissance des empreintes digitales et l'identification.

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