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islamabad,
pakistan
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Imran A.
@imranahmadquresh
4,1
4,1
islamabad,
pakistan
95 %
Travaux complétés
98 %
Suivant le budget
100 %
Dans les temps
18 %
Taux de réembauche
Image Processing and Machine Learning Expert
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Éléments du portfolio
Attendance Management System through Image Recognition
OMR Scanner for Counting Marks with Tick Cross in Matlab
Clustering fingerprint Images using K-means in Python
Brain Tumor Segmentation using morphological ops in Matlab
Blind Source Separation of fMRI Images using DL in Matlab
Symbol error rate for 2,4,8-PAM modulation
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$20,00 USD
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$75,00 USD
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$60,00 CAD
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Expérience
Manager R&D
janv. 2014 - Jusqu'à présent
End Technologies is a high technology multi-field engineering concern company, specialized in Research & Development, designing and manufacturing of a top class Science & Engineering equipment. The main purpose of the Company is to give economical solutions with Innovation and commercialization of new ideas. End Technologies currently engaged in fields relating to robotics, image processing, embedded system designing, FPGA`s and other security applications.
Éducation
MS Electrical Engineering
(3 ans)
Publications
Arduino Based Fatigue Level Measurement in Muscular Activity using RMS Technique
2020 International Conference on e-Health and Bioengineering (EHB)
Human fatigue reduces ability to work for some time as a result of abnormal or prolonged workloads. For this problem, an electromyography (EMG) is used to evaluate the physical health of muscles. Each muscle in a human body transmits signals which are produced when a muscle makes different movements. In this paper, forearm muscle is investigated using MyoWare EMG sensor (AT-04-001), an Arduino Uno, keypad and LCD.
Non negative matrix factorization, sparse coding & dictionary learning techniques on fMRI images
Recent Advances in Electrical Engineering (RAEE), 2017 International Symposium on IEEE.
Recent developments in Matrix factorization techniques have led to sparse representation of signals using learned dictionaries. In this research we have applied Alternating Least Square Non-Negative Matrix Factorization (ALSNMF) and Dictionary Learning (DL) technique for sparse representation to simulated and real Functional Magnetic Resonance Images (fMRI) to extract corresponding sources and time courses.
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