该课题为基于霍夫曼变换的仪表示数识别。平台是matlab。可以框定直线，计算仪表的示数，再由人机交互界面。

该个体为基于Matlab的人脸考勤系统。人脸识别这个课题属于每年都有考生做的题目。需要进行一定的创新。把它做成人脸考勤就是一个应用创新。该课题具备有一个人机交互界面。输入人脸图片进行人脸扫描，定位分割出人脸。进行相应的预祝了一句人脸特征值，得到这个人是张三李四王五。识别一次就记录一次打卡信息，包括姓名次数的累加以及记录的时间进行考勤信息的汇总，一键导出。该课题具备有人机交互界面，需要在人际交互界面进行进一步的拓展。

该课题为基于Matlab的车道线识别系统。可以框定车道线的直线位置。可以进行二次开发，做成车道线离汽车的截距夹角，从而实时抵触预警，提醒司机不要压线。适合具备有一定编程基础的人员学习。

该课题为基于matlab的纸币面额识别系统。带有一个人机交互界面。可以识别各种金额的人民币。可以实现找0功能。

本课题为基于MATLAB的眼部疲劳驾驶系统。所谓疲劳检测是对极短的一段视频进行分针人脸定位，人的眼睛定位计算，眼睛是睁开还是闭合，统计一段时间之内闭眼的帧数。可以进行二次拓展，增加嘴巴的判别。

运行结果：在matlab打开step_test_set.m、step_test.m运行能得到计步结果，已经有几组数据，如需更多数据，可以私聊我，不喜勿喷，谢谢。

课题为基于MATLAB的火焰识别。可以作为火灾检测的课题。火焰原理是根据火苗颜色特征，将彩色图像的每个像素都转化为RGB三个通道，然后符合一定比例关系的像素，就是火苗区域，然后结合形态学，去除干扰区域，留下火焰区域，框定，可以进行阈值设定，进行火灾报警。带界面GUI框架。需要您具备一定基础。

该课题为基于Matlab的身份证识别系统。需要先进行数字区域的定位，分割，裁剪字符切割，利用模板匹配或者是神经网络的方法进行逐个数字的识别，输出带有人机交互界面，需要在人机交互界面的基础之上进行二次拓展。

cnn源码matlab去建立图像处理历史 我们的目标是重现论文中提到的结果。 我们在这个实现中使用了 Pytorch，并试图坚持论文中使用的 CNN 架构，但做了一些调整以获得更好的结果。 建筑学 训练分两个阶段进行，因此使用了两个 CNN，其架构如下： 模型一 模型二 要求 Python3.x 最新版本的 Pytorch（您可以按照任何标准博客安装 pytorch） 麻木的 泡菜 虚拟环境 具有 10Gb 或更多内存的 GPU（我们使用 Nvidia 1080Ti 进行训练） 指示 生成数据集： 首先，需要下载存在的 BossBase 原始图像。 然后，提取 tar 文件，在父目录中创建一个文件夹datasets/1.data并将提取的图像复制到该文件夹​​中。 接下来，打开 Matlab 并在项目的matlab文件夹中运行命令cr2jpeg和loldata 。 这些命令可能需要相当长的时间。 运行这些命令后，数据集文件夹内的目录结构将如下所示： . ├── jpegs ├── test | |── ctr | │ ├── denoise | │ ├── high | │ ├── l

这个题目是利用matlab做的一个水果分拣系统。带有一个人机交互界面。通过采集水果的色泽，圆形度面积等等来进行一二三等级的分拣。