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Jini C.

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I am a passionate technologist with keen interest in Machine Learning and Artificial Intelligence. Have more than 7 years proven working experience in the fields listed below: • Machine Learning • Neural Networks • Deep Learning • Face Recognition • Data Analytics • Object Detection • Object Tracking • AI enabled Chatbot Development • Speech Recognition
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• Developed an OCR framework to enable converting the different documents (PDF, images etc.) to a digitally editable format such as .txt, CSV etc. • The developed framework can analyze and convert different images like image of restaurant menus. • The OCR application has been built on image processing techniques and text extraction library in Python
Optical Character Recognition
6637818
• This Framework is based on the concept of one shot learning where the training images are less. • Here the data are trained like face images and the application can recognize the face during testing. • This can be trained for custom images as well.
Image Similarity Application
6637809
Developed a framework (GUI application) based on Deep Learning methods and TensorFlow that can be used to annotate and train custom data to create the Machine Learning model. Framework has the following features: • Annotation tool: To label the image • Train: To train the images along with the annotated data • Predict: For testing the images to check whether the objects are detected properly The custom models can be used to build different applications such as: • Industrial Automation • Vehicle Identification for Insurance • Retail store to identify the packets in the shelf
Object Detection and Tracking
6637826
• Developed an OCR framework to enable converting the different documents (PDF, images etc.) to a digitally editable format such as .txt, CSV etc. • The developed framework can analyze and convert different images like image of restaurant menus. • The OCR application has been built on image processing techniques and text extraction library in Python
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• This Framework is based on the concept of one shot learning where the training images are less. • Here the data are trained like face images and the application can recognize the face during testing. • This can be trained for custom images as well.
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Developed a framework (GUI application) based on Deep Learning methods and TensorFlow that can be used to annotate and train custom data to create the Machine Learning model. Framework has the following features: • Annotation tool: To label the image • Train: To train the images along with the annotated data • Predict: For testing the images to check whether the objects are detected properly The custom models can be used to build different applications such as: • Industrial Automation • Vehicle Identification for Insurance • Retail store to identify the packets in the shelf
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Computer Vision and Image Processing

Amrita University, India 2009 - 2011
(2 años)

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Extraction and 3D reconstruction of retinal blood vessels from single fundus image.

IJIRAE
Extraction and 3D reconstruction of retinal blood vessels from single fundus image. https://www.ijirae.com/volumes/vol1/issue7/AUEC10085.30.pdf

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