人工智能与图像处理研究新方向

franciscochonge

人工智能是机器显示的智能   ，它致力于研究和创建可以像人类一样思考和行动的智能系统。在 人工智能我们研究了能够感知其环境并根据其周围环境采取行动的智能代理。

人工智能的目标
以下是人工智能的主要目标：

• 创建专家系统
  
• 在机器中实现人工智能
  
• 通过推理解决问题
  

人工智能的应用
以下是人工智能的主要应用：

• 专家系统
  
• 自然语言处理
  
• 人工神经网络
  
• 机器人技术
  
• 模糊逻辑系统
  

强大的AI – 这是一种具有人类思维能力的人工智能系统，可以为不熟悉的任务找到解决方案。
弱AI – 这是专门为特定任务设计的一种人工智能系统。苹果的Siri是弱AI的一个例子。
图灵测试用于检查系统是否智能。机器学习是人工智能的一部分。以下是人工智能系统中的代理类型：

• 基于模型的反射代理
  
• 目标代理
  
• 基于实用程序的代理
  
• 简单的反射剂
  

自然语言处理– 这是一种使用人类语言与智能系统进行通信的方法。需要使智能系统根据您的说明工作。自然语言处理下有两个过程–自然语言理解，自然语言生成。
自然语言理解涉及从自然语言创建有用的表示。自然语言生成涉及诸如词法分析，句法分析，语义分析，集成和语用分析之类的步骤，以生成有意义的信息。
图像处理

图像处理是计算机科学的另一个领域，也是计算机科学论文的热门话题。图像处理有两种类型-模拟图像处理和数字图像处理。数字图像处理是使用基于计算机的算法来更改其功能以增强效果或实现其他效果的数字图像上执行操作的过程。通过图像处理，可以从数字图像中提取基本信息。它是计算机科学领域的重要研究领域。图像处理中涉及的技术包括变换，分类，模式识别，过滤，图像恢复以及各种其他过程和技术。
图像处理的主要目的
以下是主要目的 图像处理:

• 可视化
  
• 影像还原
  
• 图像检索
  
• 模式测量
  
• 图像识别
  

图像处理的应用
以下是图像处理的主要应用：

• 医疗领域的紫外线成像，伽玛射线成像和CT扫描
  
• 传输和编码
  
• 机器人视觉
  
• 色彩处理
  
• 模式识别
  
• 视频处理
  

以下是最新和流行的清单 图像处理研究主题 :

• 提出图像处理中植物病害检测的分类技术
  
• 图像处理中边缘检测的混合生物启发方案
  
• 用于图像处理中癌症检测的HMM分类方案
  
• 提出一种在图像处理中对图像进行数字水印的有效方案
  
• 图像处理中的逐块图像压缩方案
  
• 根据图像的内部和外部特征提出和评估过滤器以进行图像降噪
  
• 改进用于MRI图像降噪的局部均值滤波方案
  
• 基于纹理特征分析和混沌方法提出图像加密
  
• 图像处理中人脸欺骗的分类方案
  
• 图像处理中车牌检测的自动化方案
  

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