基于COT图像识别方案的生物医疗验证模型设计！

随着人工智能的高速发展，用机器人替代医护人员，已经不是神话。特伦斯·谢诺夫斯基[1]在《深度学习：智能时代的核心驱动力量》一书中预测“基于大数据的深度学习将改变医疗行业，对疾病提供更快速、准确的诊断和治疗，甚至未来癌症将变得不再可怕”。

特伦斯·谢诺夫斯基——世界十大AI科学家之一、美国四大国家学院在四院院士，全球人工智能顶级会议NIPS基金会主席

近日，COT(Chains of Things)团队完成了基于COT平台的图像识别方案及算法分析，以AI诊断为应用场景的验证模型开发，取得了物联网人工智能在生物医疗领域结合区块链的初步探索成果，近期将推出原型机测试模型。

用户面部体征识别

用户面部特征可生成区块链身份证，通过去中心化协同数据为区块链身份增信。

识别分析代码

AI诊断APP模型

该验证模型通过COT图像识别方案，对给定大小、色彩、纹理等的图像进行增强处理、特征提取、边缘检测。通过识别用户的基本身体特征，如饮食、身体健康指数、睡眠等情况，在经过智能分析与比对后，对用户的身体素质进行简单的评估，提供个性的健康管理方案，并对可识别疾病发生的风险进行预警。

COT图像识别方案是智能硬件平台的重要基础设施，可用于人脸识别、身份识别、三维场景重构、物体识别、AI诊断、图像分析、目标跟踪等场景。同时，结合COT基于区块链的物身份识别板卡解决方案，能够为辨识图像做可信任可选离线数字签名，生成数据COT ID，以保护用户隐私和信息确权。从而实现“人”与“物”价值协同的可信服务与交互，助力实体经济。

关于COT

COT(Chains of Things)是一种基于多维可信识别，底层区块链技术结合智能硬件物联网的解决方案体系，它是基于物的COT+IoT多链系统的综合基础解决方案平台。通过COT生态，可大大降低区块链落地应用的开发门槛。

COT是“物”数据的区块链身份ID体系，构建身份可信识别和可信任承载的生态。

COT可对多种不同性能的链提供硬件加速引擎定制，解决区块链的网络信任与离线信任场景的连接，同时基于硬件的链网连接器，支持多链间的价值数据广泛协同。

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编译者/作者：飘香幽茶

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