实用方法：用于图像处理和文本处理的机器学习技术-研究论文

在现代时代，每个人都必须使用智能手机、智能电视和数字智能手表。 许多内置应用程序用于通过使用面部检测或文本检测来解锁这些设备。 图像和文本处理有许多应用程序。 我们还提出了使用机器学习进行图像处理和文本处理的技术。 在图像处理中，我们正在执行人脸检测、微笑检测、人脸识别、人脸过滤、对象检测和数字检测。 Haarcascade XML 文件用于检测人脸、微笑和物体。 在人脸过滤器中，应用程序首先检测人脸，然后将太阳镜图像放在眼睛上。 这一切都是通过使用 OpenCV、K-最近邻算法、卷积神经网络、Keras API 来完成的，因为 Keras API 是一个用 Python 编写的开源高级神经网络，可以在 Tensorflow、Theano 或CNTK。 CIFAR 10 数据集包含 10 个类，每类 6000 张图像用于对象检测。 在文本处理中，使用自然语言处理 (NLP)。 人工智能的 NLP 分支，可以分析和合成人类的语言、文本和语音。 Natural Language Toolkit 用于执行标记化、词干提取和词形还原的文本摘要和分类。 在文本摘要器中，从原始文本中收集或提取重要信息。 在情感分析中，使用 NLP、文本分析和计算语言学识别和检测主观信息。