Künstliche Intelligenz bei der Bildgrößenanpassung
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Die Monographie beschreibt ein Verfahren zum Unterscheiden von Personen in Fernsehbildern mit niedriger Auflösung unter Verwendung eines histogrammorientierten Gradienten, ein nichtlineares Verarbeitungsmodell, das aus einem adaptiv interpolierenden und neu trainierbaren zwölf- bis siebenundzwanzigdimensionalen künstlichen neuronalen Netzwerk besteht, um Verluste in Fernsehbildern zu reduzieren, ein mobiles Gerät, das das Übertragungsband verengt, indem es Echtzeit-Fernsehbilder nach Größe komprimiert, und einen Hardware-Software-Komplex, der auf einer verbesserten Methode zum Identifizieren von Personen in Fernsehbildern basiert, die für Suchzwecke in Notfällen verwendet werden.
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Die Monographie beschreibt ein Verfahren zum Unterscheiden von Personen in Fernsehbildern mit niedriger Auflösung unter Verwendung eines histogrammorientierten Gradienten, ein nichtlineares Verarbeitungsmodell, das aus einem adaptiv interpolierenden und neu trainierbaren zwölf- bis siebenundzwanzigdimensionalen künstlichen neuronalen Netzwerk besteht, um Verluste in Fernsehbildern zu reduzieren, ein mobiles Gerät, das das Übertragungsband verengt, indem es Echtzeit-Fernsehbilder nach Größe komprimiert, und einen Hardware-Software-Komplex, der auf einer verbesserten Methode zum Identifizieren von Personen in Fernsehbildern basiert, die für Suchzwecke in Notfällen verwendet werden.
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