基于KNN机器学习算法的机器视觉分类表情

机器视觉表情分类是人工智能领域的一个重要研究方向,旨在通过计算机视觉技术和深度学习算法实现对人类面部表情的自动识别和分类。机器视觉表情分类面临多样性和复杂性、数据不平衡、光照姿势变化、情感混合噪声干扰、模型泛化性能和隐私安全等挑战。本文研究一种基于KNN机器学习算法模型,把分类好的数据集训练成一个表情分类模型,然后通过numpy等科学计算库将录入的表情图像特征转换为数据集所规定的特征,利用训练好的模型实现表情分类,最终部署到树莓派上完成机器视觉分类表情。

富县地区碳酸盐岩测井岩性识别方法

为了解决鄂尔多斯盆地下古生界奥陶系马家沟组碳酸盐岩储层岩性类型复杂、变化快、难识别以及部分老井无测井解释剖面,地质研究人员无法快速有效判别岩性等问题,以富县地区马家沟组马五段为研究对象,分析了目前常用的岩性识别方法,通过取心资料确定了主要的岩石类型,结合碳酸盐岩中主要矿物的测井响应数值,得出了可采用光电吸收截面指数曲线与补偿密度曲线、补偿密度与补偿中子曲线两两包络的包络法与聚类分析—最小临近算法实现岩性解读的认识。研究结果表明:(1)包络法操作简便,能快速识别白云岩、石灰岩、石膏,尤其在含膏地层中优势明显,适用于生产中对岩性的预判,其操作关键点在于曲线左右刻度值的调整,其判别准确与否的关键在于曲线质量是否可靠;(2)聚类分析—最小临近算法结果更精确,其预测符合率高达92.31%,更适用于后期科研所需,但是该方法需要一定量的取心数据作为支撑;(3)目前上述两种方法在坍塌角砾岩的识别中都还存在着局限性,对于坍塌角砾岩的识别还需要借助成像测井以及地质认识来实现。