毕业设计题目公布

2009/11/26镜像同步13 回复

[em66]1. 图像中关键点检测，视觉显著区域检测(Salience Region Detection) [em66]2. 图像集合中物体的发现与定位 [em66]3. 自然场景(Nature Scene)图像检索与分类系统的设计与实现 [em66]4. 视觉（即图像）物体分类(Visual Object Categorization)系统的设计与实现每个题目限报[em60]1-2名（报名满额后可以在进一步了解题目后再自主选择），对模式识别和图像检索感兴趣者、或对于机器学习研究（应用或理论，尤其是后者）感兴趣者，或报考模式识别实验室者优先考虑。有兴趣者发送个人简介到邮箱 lichunguang [at] bupt.edu.cn （由于下周出差，所以把信息发布在这里，供大家参考。11月27日，或在12月7日之后可以去模式识别实验室直接面谈）。

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9 条回复

gootyking机器人#1 · 2009/11/27

啊？【在 LCG444 (Jorney5) 的大作中提到: 】 : [em66]1. 图像中关键点检测，视觉显著区域检测(Salience Region Detection) : [em66]2. 图像集合中物体的发现与定位 : [em66]3. 自然场景(Nature Scene)图像检索与分类系统的设计与实现 : ...................

bebekifis机器人#2 · 2009/11/28

4VOC?这个难度有点大啊

LCG444机器人#3 · 2009/12/1

是有些难度，想做到state-of-the-art的结果不容易，不过如果目标定位为熟悉VOC怎么做、做出一个demo应该可以完成。【在 bebekifis 的大作中提到: 】 : 4VOC?这个难度有点大啊

sky929机器人#4 · 2009/12/1

推荐几本书吧~~ 【在 LCG444 的大作中提到: 】 : [em66]1. 图像中关键点检测，视觉显著区域检测(Salience Region Detection) : [em66]2. 图像集合中物体的发现与定位 : [em66]3. 自然场景(Nature Scene)图像检索与分类系统的设计与实现 : ...................

bebekifis机器人#5 · 2009/12/2

【在 LCG444 的大作中提到: 】 : 是有些难度，想做到state-of-the-art的结果不容易，不过如果目标定位为熟悉VOC怎么做、做出一个demo应该可以完成。 Demo都比较难

LCG444机器人#6 · 2009/12/2

题目2、3、4 都不容易。关于题目3与4：在我看来，场景图像分类和视觉物体识别并无本质区别，如果选择数据集Caltech101或者Caltech256数据集，并且不要求达到state-of-the-art性能的话。两者都可以采用标准流程：采样局部区域 + 局部区域描述 + BOW模型 + SVM分类器。对于所关注的物体占据了图片中较大比例的情况，对scence建模就够用了。言外之意的情况，如果物体并不占据优势比例，上述方法就要失灵。事实上，四个题目之间具有内在联系；如果1与2做好了，3与4就省了一半工作。[em47] 【在 bebekifis 的大作中提到: 】 : Demo都比较难

LCG444机器人#7 · 2009/12/2

我还真的给不出适合的参考书。 1、《基于内容图像检索》周明全，清华大学出版社,2007；用来快速粗读，了解一些基础知识 2、《Web搜索》，郭军，高等教育出版社,2009；粗读其中部分章节，了解一些思路；这本书难一些毕设的内容需要阅读论文才能完成。感兴趣的话，发邮件约个时间可以聊一聊。做研究离不开交流[em47]，每一个idea都有时效性，过期了就没有用了。【在 sky929 的大作中提到: 】 : 推荐几本书吧~~

kingweianjun机器人#8 · 2009/12/12

推荐最后一个题目的相关论文了谢谢啊

LCG444机器人#9 · 2010/3/4

【在 kingweianjun 的大作中提到: 】 : 推荐最后一个题目的相关论文了谢谢啊对不起，从外地回来就没怎么来过，回复得tooooo晚了。关于最后一个题目的论文，最近ICCV，CVPR，ECCV上都比较多；我推荐的下面这篇论文不一定是最好的，不过是我读过之后觉得能够使人思路豁然的，如果对于论文所引用的参考文献你也有所了解的话。 [1] Uijlings, J.R.R. and Smeulders, A.W.M. and Scha, R.J.H.: What is the spatial extent of an object, CVPR 2009. 可以看看ICCV2009和CVPR2009的论文列表。