吹吹再吹
不管是导师还是读者，评判论文的第一感是先审核题目，选题是撰写论文的奠基工程，在一定程度上决定着论文的优劣。下面我给大家带来2021各方向硕士论文题目写作参考，希望能帮助到大家!
计算机硕士论文题目选题参考
1、基于特征提取的图像质量评价及计算机辅助诊断
2、多功能体育馆音质控制计算机仿真实例对比研究
3、中职计算机应用基础课游戏化学习软件的设计研究
4、基于图像的计算机物体识别研究
5、中职计算机生态课堂高效教学策略的实践性研究
6、基于计算机视觉的胶囊缺陷检测系统的设计与实现
7、计算机网络信息安全风险评估标准与 方法 研究
8、基于计算机视觉的表面缺陷检测及应用
9、擦窗机伸缩臂计算机辅助设计系统研究
10、基于乳腺癌计算机辅助诊断的病理图像分析
11、面向创新创业的民办高校计算机基础课程教学改革研究
12、中职学校计算机类课程作业提交与评价系统研究
13、基于物联网的计算机监控系统设计与开发
14、基于计算机视觉的皮革测配色研究
15、基于计算机视觉的杂草种子鉴别
16、基于计算机视觉的花卉分级系统研究
17、计算机辅助景观表现研究
18、基于计算机视觉的水面智能监控研究
19、计算机辅助飞机铆钉连接优化设计
20、非相似平台管理计算机的余度管理技术研究
21、基于图像形状特征量的计算机辅助肝硬化检测研究
22、乳腺肿瘤超声剪切波弹性图像的计算机辅助诊断
23、面向老龄用户的计算机界面交互模式研究
24、培养中职计算机网络专业学生综合实践能力的 措施 研究
25、基于动态部分可重构FPGA的计算机组成原理实验平台设计
26、三值光学计算机解码器中并行感光阵列的设计
27、基于中国虹计算机的文件管理系统设计与研究
28、计算机网络虚拟实验教学平台的设计与实现
29、基于计算机视觉的油菜生长过程自动识别研究
30、基于计算机视觉的火焰三维重建算法的研究
31、企业内网计算机终端软件补丁管理系统的研究与设计
32、治安监控中基于计算机视觉的异常行为检测技术研究
33、集成无线体域网穿戴式计算机设计
34、基于计算机视觉的疲劳驾驶检测技术研究
35、基于MRI的肝脏病变计算机辅助诊断
36、基于模糊认知图的计算机在线证据智能分析技术研究
37、基于录像分析的高职计算机微课设计的案例研究
38、动态可重构穿戴计算机软件平台的设计与实现
39、计算机视觉中可变特征目标检测的研究与应用
40、基于计算机视觉的单体猪喘气行为视频特征表达方法研究
41、基于计算机视觉的指针式电表校验的关键技术研究
42、基于计算机视觉的车牌识别系统的算法研究
43、乐山计算机学校学生管理系统设计与实现
44、基于计算机视觉微测量技术研究
45、基于计算机视觉的枸杞分级方法研究
46、基于计算机视觉的外膜厚度测量方法的研究
47、基于计算机视觉的车道偏离预警算法研究
48、节能监管计算机联网多参数计量控制系统
49、点状开发建设项目水土保持方案计算机辅助编制系统研发
50、大学计算机课程实验教学平台的设计与实现
51、肠癌计算机辅助识别算法的研究
52、计算机联锁安全关键软件可靠性设计
53、计算机视觉在织物疵点自动检测中的应用研究
54、数字水印技术在计算机辅助评卷系统中的应用研究
教育 硕士论文题目
1、帮助学生掌握数学解题策略的实验与研究
2、中学数学合情推理教学现状调查和分析
3、中小学数学估算的教与学
4、培养中专生数学应用能力的研究
5、中美高中课程标准下数学探究的比较研究
6、 高中数困生良好数学思维品质培养研究
7、高一学生数学概括能力培养的实验 研究
8、网络环境下高中数学教学模式研究
9、新课标下促进学生数学学习正迁移的研究
10、基于新课程的初中数学自主学习课堂教学的实践与研究
11、中学生对数学公式的记忆特点研究
12、TI-92技术在高中数学新课程算法教学中的应用
13、数学史在中学数学教育中的教学价值
14、在数学教学中，指导学生掌握数学学习策略的实践研究
15、全国高考试题与高中数学竞赛试题相关性研究
16、新课程下初中数学学习过程评价的实验与研究
17、职高《数学》课程探究性学习的实践研究
18、培养数学学习迁移能力的课堂教学策略
19、在高中数学学习中自我监控能力培养策略的研究
20、中专班《数学实验》选修课的研究与实践
21、初中生数学思维过程的研究及数学思维能力的培养
22、培养高中生数学直觉思维能力的途径
23、论现行初中数学课堂练习及单元测验的改革
24、网络环境下“中学数学实验课”教学设计与评价的实践研究
25、高一学生函数概念学习障碍及教学对策
26、师范生数学语言表达能力的实验研究
27、职业中学数学教学中融入数学史教学的实践研究
28、高中数学教学中小组合作学习的实践与研究
29、高中数学新课程《球面上的几何》的教学实验与研究
30、数学发现法教学的课堂实施研究
31、开展初中“ 反思 性数学学习”的研究与实践
32、初中数学新课程下小组合作学习的研究与实验
33、以“教学反思”为载体的小学数学教师培训的研究
34、技校兴趣缺乏型数困生的现状及教学研究
35、中学数学课堂探究式教学模式的理论和实践研究
36、数学交流探究
37、论数学课程的情感与态度目标
38、数学课堂探究性教学的理论与实践研究
39、中学数学教师评价研究
40、五年一贯制师范数学课程设置研究
41、 高二数学 优秀生与学困生的解题策略比较研究
42、建构主义及其观点下的《全日制义务教育数学课程标准》(初中部分)解析
43、新课程标准下弗赖登塔尔数学教学原则在我国小学及初中低年级数学教学中的应用构想
44、在高中数学教学中运用《几何画板》进行数学实验的探索与实践
45、数学历史名题作为研究性学习的开发与实验研究
46、普通高中几何课程体系实施研究
47、中学数学中非语言表征的应用研究
软件工程专业硕士论文题目
1、 城轨线网数据标准与数据库设计研究
2、 基于秘密共享协议的移动数据库研究
3、 云环境下数据库同步服务的研究与实现
4、 列数据库SQL语言编译器的研究与实现
5、 面向复杂负载特征和性能需求的云数据库弹性动态平衡问题研究
6、 数据资源规划中主题数据库划分研究
7、 某某后方仓库综合数据库管理系统设计与实现
8、 SYBASE数据库的索引压缩的设计与实现
9、 分布式数据库中间件DBScale的设计与实现
10、 PostgreSQL数据库中SSD缓存模块的设计与实现
11、 数据库工具DBTool的设计与实现
12、 基于大型数据库的智能搜索与摘要提取技术研究
13、 基于用户行为分析与识别的数据库入侵检测系统的研究
14、 面向内存数据库的快照机制和持久性支持研究
15、 面向海量高并发数据库中间件的研究与应用
16、 CUBRID数据库自动化测试框架的设计与实现
17、 KingbaseES数据库列存储测试的设计与实现
18、 网络数据库服务质量监测系统的设计与实现
19、 外包数据库完整性验证的研究
20、 云南省宗教基础数据库系统的研究与分析
21、 基于SQL Server数据库的银行 保险 数据管理系统的设计和实现
22、 邮政金融电子稽查系统的数据库设计与实现
23、 文档型数据库的存储模型设计和研究
24、 多数据库环境电子商务信息安全技术研究
25、 多数据库环境数据集成与转换技术研究
26、 应用于网络监控系统的数据库设计与实现研究
27、 车辆特征数据库管理系统设计与实现
28、 数据库共享容灾技术应用研究
29、 非关系数据库加密模型的研究
30、 “数据库原理课程”在线评卷系统的设计与实现
31、 基于日志挖掘的数据库入侵检测方法研究
32、 内存数据库在城市垃圾监控系统中的研究与应用
33、 基于B/S结构的数据库加密技术的研究与应用
34、 省级基础水文数据库的设计与实现
35、 多数据库系统数据仓库集成技术应用研究
36、 多数据库环境下数据迁移技术的研究与应用
37、 基于J2EE数据库业务系统代码生成工具的设计与实现
38、 基于智能设备的嵌入式数据库安全性研究
39、 基于药用动物图像数据库的设计与实现
40、 地震预警地质构造条件数据库管理系统的设计与实现
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ritafanfan
随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!
图像识别技术研究综述
摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。
关键词：图像处理;图像识别;成像
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02
图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。
1 图像处理技术
图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
1)图像采集，图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像，也包括一些动态图像，并可以将其转为数字图像，和文字、图形、声音一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。
2)图像增强，图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化，数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分，使图像的主体结构更加明确，必须对图像进行改善，即图像增强。通过图像增强，以减少图像中的图像的噪声，改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量，使图像中的物体的轮廓更加清晰，细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因，增强后的图像更加赏欣悦目，为后期的图像分析和图像理解奠定基础。
3)图像复原，图像复原也称图像恢复，由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊，为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复，图像恢复主要采用滤波方法，从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建，该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。
4)图像编码与压缩，数字图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频，那么必须对图像进行编码和压缩。目前，图像压缩编码已形成国际标准，如比较著名的静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列，因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。
5)图像分割技术，图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域，每一区域是像素的一个连续集，这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后把目标从背景中分离出来。目前，图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰，使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。
2 图像识别技术
图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述，描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征，甚至目标之间的关系，最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时，可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中，图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外，还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前，图像识别技术已广泛应用于多个领域，如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有：
指纹识别
指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段，主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分，它具有不变性：一个人的指纹是终身不变的;唯一性：几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前，指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关，如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。
人脸识别 目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别，可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下，其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响，但由于红外线不能穿透玻璃，如果待识别的对象戴有眼镜，那么在图像识别时，眼部信息全部丢失，将严重影响人脸识别的性能[4]。
文字识别
文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术，可以自动地把文字和其他信息分离出来，通过智能识别后输入计算机，用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档，如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入，可以提供文字的处理效率，有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样，使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。
3 结束语
人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事，但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下，图像识别技术取得了一定的成功，但在复杂的环境下，仍面临着许多问题：如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准，以及算法本身存在一定的局限性，这使得图像识别的最终结果不十分精确等。
参考文献：
[1] 胡爱明，周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用，2003，39(7)：90—91.
[2] 胡学龙.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，2011.
[3] 范立南，韩晓微，张广渊.图像处理与模式识别[M].北京：科学出版社，2007.
[4] 晓慧，刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用，2009，1(29)：8.
[5] 陈良育，曾振柄，张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用，2005，25(7)：1629-1631.
[6] Sanderson C，Paliwal K Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.
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viki000000 6人参与回答 2023-12-09