核心期刊发表经验

　　进入 21 世纪，计算机视觉与计算机图形学相互影响加深，基于图像的绘制成为热点，同时高效求解复杂全局优化问题的算法也得到发展. 近年来，深度学习技术的快速发展为计算机视觉带来了新的机遇，使其在图像分类、目标检测、人脸识别等任务上取得了显著进步，应用领域也不断拓宽，涵盖了智能交通、安防、医疗、教育、娱乐等多个领域.

　　计算机视觉论文选题

　　图像分类与识别：

　　基于深度学习的高分辨率卫星图像地物分类研究

　　融合多特征的医学图像疾病识别方法

　　小样本条件下的自然场景图像分类算法改进

　　目标检测与跟踪：

　　复杂背景下的多目标实时检测与跟踪技术

　　基于深度学习的视频监控中行人重识别方法

　　面向自动驾驶的车辆与行人检测及轨迹预测

　　图像分割：

　　基于卷积神经网络的医学图像语义分割

　　改进 U-Net 架构用于遥感图像分割的研究

　　图像分割在工业零件缺陷检测中的应用

　　三维重建：

　　基于多视图几何的物体三维重建算法优化

　　深度学习辅助的三维场景重建技术

　　单目图像的三维重建方法及精度提升

　　视频分析：

　　视频中的异常行为检测与预警系统

　　基于深度学习的视频内容理解与摘要生成

　　视频监控中的人脸识别与行为分析融合

　　医学图像处理：

　　计算机视觉技术在医学影像诊断中的应用与评估

　　基于生成对抗网络的医学图像数据增强

　　深度学习模型在病理切片图像分析中的应用

　　工业视觉应用：

　　基于计算机视觉的工业产品表面缺陷检测系统

　　计算机视觉在智能制造中的视觉导航

　　工业生产线上的零部件识别与定位技术

　　视觉与其他技术融合：

　　融合计算机视觉与物联网技术的智能家居安防系统

　　计算机视觉与增强现实技术在教育领域的应用

　　基于计算机视觉和区块链的农产品溯源系统