计算机视觉大作业选题推荐

计算机视觉课程大作业项目创意及选题推荐
图像分类与识别
构建一个基于卷积神经网络(CNN)的图像分类器，能够区分不同种类的对象。此项目不仅涉及模型训练，还包括数据集准备、预处理以及性能评估等多个方面[^1]。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

def create_cnn_model():
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
# 添加更多层...
return model
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物体检测
开发一套物体检测系统，该系统可以在给定图片中标记出特定物品的位置并给出其类别标签。这通常涉及到YOLOv3或Faster R-CNN等先进算法的学习与实践应用。
面部表情分析
创建一个人脸情绪识别工具，它可以从视频流中实时捕捉人脸，并判断当前的表情状态（如高兴、悲伤）。这项技术可用于市场调研等领域，帮助理解消费者反应。
场景文字提取
利用OCR光学字符识别技术从自然场景下的照片里自动读取文本信息。这对于提高盲人阅读能力或是简化文件数字化流程有着重要意义。
跟踪移动对象
设计一款应用程序，它可以跟踪视频序列中的运动实体，并记录它们的速度变化轨迹。这类研究对于交通监控和体育赛事转播非常有用处。