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2017十一科研营:基于相似图片的识别技术(计算机视觉方向)

多国家 硕士 理工科 科研论文

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服务承诺

·免费24小时咨询 ·一流名校精英团队

·天道头脑风暴法 ·权威适时选校分析系统

·12 SEMINAR服务 ·申请不成功全额退费

方案特色

想提升核心竞争力,从计算机视觉实训营开始!识图课题基于相似图片的识别技术,能够实现通过输入图片进行图像特征分析搜索与这张图片相同的其他图片,课题涉及机器学习、模式识别、计算机视觉等相关技术对图片的内容进行分析、检测、检索。实习过程采用启发式引导、交互式讨论、渐进式操作的方式,将课题分解成多个子项目,逐步引导同学完成“识图”项目。

适合人群

计划申请计算机、自动化、电子、通信的大学生。

参与流程

第一阶段:9月18日-9月29日

周远程辅导:项目背景了解,文献阅读,编程训练


第二阶段:10月1日-10月5日

Day 1:图像预处理技术

图像直方图处理

图像空间滤波技术

实验:基于matlab的图像处理技术


Day 2:基于颜色特征的图像匹配

颜色聚合向量

颜色自相关图

实验:图片颜色特征提取实验


Day 3:基于纹理特征的图像匹配

傅里叶频谱分析法

LPB特征

实验:图片纹理特征提取实验


Day 4:特征相似度度量方法

曼哈顿距离

杰卡德距离

实验:基于颜色和纹理特征的图片相似性度量测试


Day 5:图像特征索引技术

索引技术原理,树型索引

图像特征索引库构建

大实验:基于内容的图像检索系统设计与实现


第三阶段:10月8日-10月22日

2周远程辅导:

1、把现有的特征进行有效融合,优化决策模型和参数阈值

2、新增局部特征,用orb特征进行图像检索

项目收获

1、知识储备与前沿运用:课题涉及机器学习、模式识别、计算机视觉等相关技术对图片的内容进行分析、检测、检索。指导老师全程带领学生进行该科研项目的各个环节。通过参与该项目,学生可以掌握专业科研方法。


2、科研过程引领与实践:学生会在导师的讲解中明确一个课题研究进行的整个过程,并需要亲自完成一个小项目来应用和检测所学,并在过程中和导师沟通,透彻所学,并有所延伸。


3、学术人脉与申请助力:项目本身的实践让学生明确学习的原因与兴趣,坚定留学信心;同时有知识的增加和项目实践,使学生在文书写作中有高质量的素材积累,让学生在套磁、面试、甚至以后找工作的过程中,都有话可说、且思路开阔灵活;实习结束后,导师还会根据学生表现出具推荐信,让学生离Dream school更近一步。

常见问题

项目地点:北京

项目时间:2017年9月18日-10月22日


扫描下方二维码,关于该项目的任何问题都会逐一为你耐心解答! 一键掌握学科专项、海外体验、实习培训、公益慈善、综合思维和能力提升等众多精选高质量活动项目!


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