Une collection complète de sujets de projets de fin d'études informatiques basés sur l'apprentissage profond, l'apprentissage automatique, OpenCV, le traitement d'images et les réseaux de neurones convolutifs.
arrière-plan
Avec le développement rapide des technologies d’apprentissage profond, d’apprentissage automatique et de réseaux neuronaux, les applications dans le domaine de la vision par ordinateur deviennent de plus en plus étendues et intéressantes. Ce projet de fin d'études vise à explorer les technologies de pointe dans ce domaine, combinant des modèles d'apprentissage profond, des architectures de réseaux neuronaux, des outils de traitement d'image OpenCV et les puissantes capacités des réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour résoudre des problèmes pratiques de traitement d'image. Cette conception contribuera à la recherche universitaire et aux applications techniques de la vision par ordinateur et offrira aux diplômés une opportunité de recherche et de pratique approfondies.
Adresse du cas du code du projet de fin d'études : Lien
Thèmes de projet de fin d'études recommandés
| 1. Système de reconnaissance de chiffres manuscrits basé sur un réseau neuronal convolutif. |
| 2. Classification des images : utilisez des méthodes d'apprentissage en profondeur pour classer les images naturelles. |
| 3. Détection d'objets : utilisez des réseaux de neurones profonds pour détecter plusieurs objets dans les images. |
| 4. Transfert de style d'image : transférez le style d'une image à une autre image. |
| 5. Reconnaissance faciale : Développer un modèle d’apprentissage profond pour la reconnaissance faciale. |
| 6. Reconnaissance d'expression : réalisez la reconnaissance automatique des expressions faciales. |
| 7. Analyse vidéo : utilisez la technologie d'apprentissage en profondeur pour l'analyse vidéo en temps réel. |
| 8. Super-résolution d’image : améliorez les images basse résolution en haute résolution. |
| 9. Reconnaissance d'images de documents : réalisez la reconnaissance et l'extraction automatiques du texte et des tableaux dans les documents. |
| Reconstruction d'images 10.3D : utilisez l'apprentissage profond pour la reconstruction d'images tridimensionnelles. |
| 11. Outil d'édition d'images intelligent : Développez une application d'édition d'images intelligente. |
| 12. Génération d'images : générez des images de style artistique ou des scènes fictives. |
| 13. Débruitage d’image : utilisez la technologie d’apprentissage en profondeur pour supprimer le bruit des images. |
| 14. Segmentation sémantique de l'image : Segmentation sémantique de différents objets dans l'image. |
| 15. Amélioration du contraste de l'image : améliore automatiquement le contraste de l'image. |
| 16. Extraction des caractéristiques de l'image : extrayez les caractéristiques clés de l'image. |
| 17. Récupération d'images : Établir un système de récupération basé sur le contenu de l'image. |
| 18. Annotation d'images : générez des descriptions automatisées pour les images. |
| 19. Analyse d'images médicales : appliquez l'apprentissage profond pour analyser les images médicales. |
| 20. Reconnaissance des médicaments : utilisez des images pour identifier les drogues et les médicaments. |
| 21. Navigation visuelle : Concevoir un système de navigation visuelle pour robot. |
| 22. Conduite autonome : Développer un système de contrôle de véhicule autonome. |
| 23. Analyse d'images d'observation de la Terre : analyser les images satellite de télédétection pour surveiller les catastrophes naturelles. |
| 24. Analyse des rayons X des poumons : utilisez l'apprentissage en profondeur pour analyser les images des rayons X des poumons. |
| 25. Analyse des sentiments basée sur l'image : identifier les états émotionnels à travers des images. |
| 26. Reconnaissance des gestes : reconnaît les gestes et les mappe aux commandes de l'ordinateur. |
| 27. Comptage des foules : comptez le nombre de foules à l'aide du deep learning. |
| 28. Suivi des cibles : mettre en œuvre un système de suivi des cibles en temps réel. |
| 29. Embellissement du visage : Développer une application d’embellissement du visage. |
| 30. Détection de filigrane d'image : détectez et supprimez les filigranes dans les images. |
| 31. Analyse d'images du fond d'œil : analysez les images du fond d'œil pour diagnostiquer les maladies ophtalmiques. |
| 32. Reconnaissance d'images CAPTCHA : crackez et reconnaissez les images CAPTCHA. |
| 33. Cabine d'essayage virtuelle : créez une application de cabine d'essayage virtuelle. |
| 34. Masquage d'informations dans les images : Méthodes pour masquer des informations dans les images. |
| 35. Reconnaissance des plaques d'immatriculation : système de reconnaissance des plaques d'immatriculation en temps réel. |
| 36. Réseau contradictoire génératif d’images (GAN) : étudiez l’application du GAN. |
| 37. Analyse d'images multimodale : combinez des images de différents capteurs pour l'analyse. |
| 38. Génération de langage d'image : générez des descriptions pertinentes en langage naturel pour les images. |
| 39. Analyse des images sur les réseaux sociaux : analysez le contenu des images sur les réseaux sociaux. |
| 40. Analyse d'images de prairies : identifier les types de plantes et de prairies. |
| 41. Vérification de l’identité du personnel : utilisez la reconnaissance faciale pour vérifier l’identité d’une personne. |
| 42. Déformation d'image : réaliser une transformation de forme et une distorsion des images. |
| 43. Augmentation des données d'image : développez les ensembles de données d'image pour améliorer les performances du modèle. |
| 44. Reconstruction de scène : reconstruisez le modèle de scène tridimensionnel. |
| 45. Évaluation de la qualité de l'image : évaluez automatiquement la qualité de l'image. |
| 46. Génération d'images de tourisme virtuel : Générez des scènes de tourisme virtuel. |
| 47. Application de filtre d'image : Développer une application de filtre d'image. |
| 48. Transformation d'image : convertissez une image d'un espace colorimétrique à un autre. |
| 49. Extraction de texte d'image : extrayez automatiquement les informations textuelles des images. |
| 50. Reconnaissance de l'âge du visage : Reconnaître l'âge d'un visage. |
| 51 Correction de la distorsion de l'image : corrigez la distorsion et la distorsion de l'image. |
| 52. Décomposition d'image : Décomposer une image en ses composants. |
| 53. Détection de glissements de terrain par images : Détection de glissements de terrain à l’aide d’images de télédétection. |
| 54. Séparation du premier plan et de l’arrière-plan de l’image : séparez le premier plan et l’arrière-plan de l’image. |
| 55. Analyse de la texture de l'image : analysez la texture de l'image. |
| 56. Reconnaissance d'images de plantes et d'animaux : identification automatique de plantes et d'animaux. |
| 57. Comptage d'objets d'image : comptez automatiquement les objets dans les images. |
| 58. Fusion d'images : Fusion de plusieurs images en une seule. |
| 59. Détection de flou d'image : Détectez et réparez les images floues. |
| 60. Recherche sur l'interprétabilité des réseaux de neurones d'images : explorer le processus de prise de décision des modèles d'apprentissage profond. |
| 61. Détection des points clés de l'image : Détectez les points clés de l'image. |
| 62 Remplacement de l'arrière-plan de l'image : remplace l'arrière-plan de l'image. |
| 63. Correspondance d'images : faites correspondre les similitudes entre deux images. |
| 64. Réglage automatique de la luminosité de l’image : Ajustez automatiquement la luminosité de l’image. |
| 65. Correction des couleurs de l’image : corrigez les écarts de couleur dans les images. |
| 66. Compréhension du contexte de l'image : analyser les relations contextuelles dans les images. |
| 67. Vision stéréoscopique des images : réalisez la perception de la profondeur des images stéréoscopiques. |
| 68. Système de suivi de cible d’image : Concevoir un système de suivi de cible d’image. |
| 69. Caricature d’image : convertissez les images en style bande dessinée. |
| 70. Accélération matérielle d’apprentissage profond par image : étudiez l’application du matériel d’apprentissage profond. |
| 71. Protection de la confidentialité des données d’image : Protégez la confidentialité des données d’image. |
| 72. Application du traitement d'image en réalité virtuelle : Étudier l'application du traitement d'image en VR. |
| 73. Segmentation d'images de télédétection : segmentation de différentes caractéristiques dans les images de télédétection. |
| 74. Amélioration de la plage dynamique de l'image : développez la plage dynamique de l'image. |
| 75. Reconnaissance de modèles d'images : identification de modèles spécifiques dans les images. |
| 76. Codage et compression d’images : Développer des méthodes efficaces de codage d’images. |
| 77. Traitement conjoint des images et des sons : Combiner des images et des sons pour le traitement. |
| 78. Conversion bimodale d'image : convertissez les images d'une modalité à une autre. |
| 79. Reconnaissance d'images du comportement animal : Reconnaître le comportement et les mouvements des animaux. |
| 80. Détection du spam d'images : détectez le contenu des images dans les courriers indésirables. |
| 81. Boîte de dialogue de bande dessinée de génération d'image : Générez une boîte de dialogue de bande dessinée et des bulles. |
| 82. Application de l'analyse d'images à l'agriculture : analyser les images agricoles pour améliorer les rendements des cultures. |
| 83. Coloration des images : ajoutez automatiquement de la couleur aux images en noir et blanc. |
| 84. Segmentation et suivi d'objets dans les images : Segmentez et suivez les objets dans les images. |
| 85. Détection de nuages d’images : Détectez les zones couvertes par des nuages dans les images de télédétection. |
| 86. Détection de falsification de données d'image : Détectez les images falsifiées ou falsifiées. |
| 87. Carte de génération d'images : Générez des images de cartes satellites. |
| 88. Scène de virtualisation de génération d'images : générer une scène de réalité virtuelle. |
| 89. Visage de génération d'images : utilisez GAN pour générer des images de visage réalistes. |
| 90. Génération d'images d'illustrations littéraires : Génération d'illustrations pour des œuvres littéraires. |
| 91. Application du traitement d'image à l'éducation : Appliquer le traitement d'image à des scénarios éducatifs. |
| 92. Détection d'images et prévision des conditions météorologiques : utiliser des images pour analyser les conditions météorologiques. |
| 93. Génération d’images du plan de la ville souterraine : Générez une image du plan de la ville souterraine. |
| 94. Génération d'images d'œuvres d'art : Générez des images dans le style d'une œuvre d'art. |
| 95. Analyse d'images de jeux sportifs : Analyser les actions et les scores dans les jeux sportifs. |
| 96. Urbanisme de génération d'images : générer des images d'urbanisme et d'architecture. |
| 97. Application du traitement d'images à la protection de l'environnement : utiliser des images pour analyser des données environnementales. |
| 98. Données de sécurité du réseau de génération d'images : générez des images d'incidents de sécurité du réseau. |
| 99. Traitement d'image et génération de musique : Combinez le traitement d'image avec la génération de musique. |
| 100. Images médicales de génération d'images : Générez des images médicales pour la formation et la simulation. |
L'orientation du projet d'orientation pour la sélection des sujets du projet de fin d'études couvre :
Classification de texte chinois et reconnaissance de plaque d'immatriculation basée sur Python, conception MATLAB, OpenCV, CNN, apprentissage automatique, R-CNN, GCN, LSTM, SVM, réseau neuronal BP, reconnaissance de chiffres, bayésien, régression logistique, réseau neuronal convolutif et autres algorithmes, Graphe de connaissances, traitement d'images numériques, reconnaissance de gestes, détection de contours, amélioration d'images, classification d'images, segmentation d'images, amélioration des couleurs, faible éclairage. Détection de défauts, identification de maladies, détection de défauts d'image, débruitage d'image, débruitage, suppression de flou, détection de cible, classification d'image, segmentation d'image, segmentation sémantique, etc., exécution de code, détection de petites cibles, optimisation de réseau, mécanisme d'attention, ajustement des paramètres et autres systèmes
Ces sujets de projets de fin d'études couvrent un large éventail de domaines du traitement d'images d'apprentissage profond, et les étudiants peuvent choisir des sujets qui correspondent à leurs intérêts et à leurs capacités. Nous espérons que ces sujets pourront inspirer la créativité et le potentiel de recherche et fournir des orientations intéressantes pour les projets d’obtention du diplôme de premier cycle.