Определите свою группу крови по отпечатку пальца! С помощью машинного обучения | Проект IEEE 2024

Описание: Определите группу крови по отпечатку пальца! Использование машинного обучения | Проект IEEE 2024
Чтобы получить этот проект 👉 - https://bit.ly/4dx4GGQ

🔥 Предлагаемое название проекта: Новый метод прогнозирования группы крови по отпечаткам пальцев с использованием машинного обучения.
🔍Реализация: Python.
🧠Используемый алгоритм/модель: сверточная нейронная сеть.
🎯Веб-фреймворк: Flask.
💻Фронтенд: HTML, CSS, JavaScript.

✍ ASBTRACT
Этот проект исследует возможность использования глубокого обучения для определения группы крови по изображениям отпечатков пальцев.
Традиционные методы определения группы крови требуют инвазивного сбора образцов крови и лабораторного анализа, что может быть трудоемким и ресурсоемким.
Напротив, этот подход направлен на предоставление неинвазивной, быстрой и доступной альтернативы.
Используя архитектуру сверточной нейронной сети (CNN), мы анализируем паттерны отпечатков пальцев для прогнозирования групп крови (A, B, AB, O). Мы собираем и предварительно обрабатываем набор изображений отпечатков пальцев с соответствующими метками групп крови, включая методы нормализации и аугментации.

Другие проекты - https://bit.ly/495LVbb
Свяжитесь с нами по телефону - +91 9363932473

IEEE Xpert, Индия. Лучший поставщик услуг массового тестирования для решений IEEE
Включая пакеты
=========================
Базовый документ
Полный исходный код
Полная документация
Полные слайды презентации
Блок-схема
Файл базы данных
Скриншоты
Процедура выполнения
Файл Readme

Дополнения
Видеоуроки
Вспомогательное программное обеспечение

Специализация
========================
Круглосуточная поддержка

Интересно узнать свою группу крови, но не хотите тратить время на традиционные методы тестирования? В этом новаторском видео мы рассмотрим инновационный подход к определению группы крови с помощью отпечатка пальца и возможностей машинного обучения! Присоединяйтесь к нам и погрузитесь в увлекательное взаимодействие технологий и биологии, где мы покажем, как передовые алгоритмы анализируют отпечатки пальцев для точного определения группы крови. Мы объясним научную основу этой революционной технологии, обсудим потенциальное применение в здравоохранении и продемонстрируем пошаговый процесс ее работы. Независимо от того, являетесь ли вы энтузиастом технологий, медицинским работником или просто тем, кто хочет узнать больше о своей биологии, в этом видео каждый найдет что-то для себя. Не упустите возможность узнать, как машинное обучение меняет наше понимание собственного тела! 🔍 *Что вы узнаете:* - Как отпечатки пальцев могут раскрыть вашу группу крови - Роль машинного обучения в медицинской диагностике - Реальные приложения и будущий потенциал этой технологии 📌 *Ключевые темы:* - Методы определения группы крови - Алгоритмы машинного обучения в здравоохранении - Значение биометрических данных в медицинском тестировании Обязательно ставьте лайки, комментируйте и подписывайтесь на канал, чтобы получать больше интересного контента о последних достижениях в области медицинских технологий! #ГруппаКрови #МашинноеОбучение #Биометрия #ИнновацииЗдравоохранении #ТехнологииВМедицине

Важные моменты для рассмотрения: набор данных получен с помощью высокопроизводительного сканера отпечатков пальцев. Это не сканер отпечатков пальцев. Это исследовательский проект, в котором набор данных Kaggle используется в качестве входных данных и который реализован в рамках исследовательской концепции. Более того, его нельзя считать продуктом, обрабатывающим данные в режиме реального времени. Не может применяться к обычным изображениям сканера или фотографиям.

Определение группы крови с помощью проекта по отпечаткам пальцев, изображение для определения группы крови, определение группы крови с помощью обработки изображений, определение группы крови с помощью обработки изображений с исходным кодом, машинное обучение для определения группы крови, изображения для теста на группу крови,

00:00 Введение
03:09 Справочная статья
04:29 Объяснение в формате PPT
06:41 Предлагаемое решение
07:88 Общая архитектура
11:03 Сбор данных
11:40 Демонстрация проекта
17:43 Заключение