博雅計劃—博雅計劃：計算機(jī)科學(xué)與人工智能 ：基于計算機(jī)視覺技術(shù)的物體檢測、識別與分類算法及其應(yīng)用研究【大學(xué)組】 余2席

開始日期：

2023年6月3日

專業(yè)方向：

計算機(jī)與人工智能

導(dǎo)師：

Munib（哈佛大學(xué) Harvard University 研究員）

課程周期：

7周在線小組科研+5周論文指導(dǎo)

語言：

英文

建議學(xué)生年級：

大學(xué)生

項目產(chǎn)出：

7周在線小組科研學(xué)習(xí)+5周論文指導(dǎo)學(xué)習(xí) 學(xué)術(shù)報告 EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等級別索引國際會議全文投遞與發(fā)表指導(dǎo)（共同一作） 結(jié)業(yè)證書 成績單

項目介紹：

學(xué)生將使用Matlab，基于給定的數(shù)據(jù)庫，編寫一個完整程序，完成對數(shù)據(jù)庫中圖像特征的挖掘。例如使用自己的相機(jī)拍攝城市景觀或使用細(xì)胞或組織結(jié)構(gòu)的醫(yī)學(xué)圖像，并使用分割技術(shù)來分析它們，挖掘圖像特征。最終學(xué)生將進(jìn)行小組答辯，匯報項目成果，獲得老師點評，并完成一份學(xué)術(shù)報告。 個性化研究課題參考： 基于小波變換的圖像邊緣檢測方法 計算機(jī)輔助診斷中的半監(jiān)督學(xué)習(xí)研究 Faster R-CNN目標(biāo)檢測的性能分析 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像噪點復(fù)原 Students will use Matlab to write a complete program based on a given database to complete the mining of image features in the database. For example, use your own camera to take urban landscapes or use medical images of cells or tissue structures, and use segmentation techniques to analyze them and mine image features. In the end, students will conduct group defense, report project results, get comments from teachers, and complete an academic report. References for personalized research topics: Image edge detection method based on wavelet transform Semi-supervised learning research in computer-aided diagnosis Performance analysis of Faster R-CNN target detection Image noise restoration using neural network