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论文不重要，关键是跟老师做过什么项目，招聘看项目，想读博另说。。图像识别，神经网络，小波变换，支持向量基很多算法。用MATLAB很容易的。不过，大多数工作都与图像没什么关系，都去做程序员了！！！！！关键是做过的项目！
相关题目很多的：基于PLD的液晶显示装置设计小型风力发电机自动保护装置硬件设计示波器垂直放大系统设计示波器水平扫描系统设计楼宇可视对讲门禁系统主机部分设计基于FPGA的（15，6）循环编码系统设计与实现远程无绳电话座机电路设计光电板自动跟踪系统硬件设计音乐合成器的FPGA设计与实现电信计费数据整合系统的设计与实现基于GSM短消息与PLC的远程大坝安全监测系统（数据采集中心）设计风/柴互补供电系统并网模块的系统设计基于可编程逻辑器件实现FIR滤波器的设计基于数字频率合成技术的信号发生器设计基于FPGA语音信号LPC参数提取系统的设计基于单片机的数字频率计的设计小型无人机地面站软件虚拟飞行仪表模块设计汽车防盗报警设备中的无线遥控器设计电话机中的语音邮箱指示系统设计高频雷达二相编码信号的设计与仿真基于模式识别的手写汉字识别系统设计数控直流电源的设计基于DSP的语音采集与回音效果的系统实现低速语音编码算法的研究汽车防盗报警设备中无线遥控接收模块设计与实现光电板自动跟踪系统软件设计基于QuartusⅡ平台实现FSK调制解调基于FPGA的HDB3编码系统设计与实现语音信号的抑噪电路设计基于单片机的数字电压表的设计组合式多幅面广告装置的主控制电路设计基于MATLAB的光纤通信系统中的脉冲可视化研究语音录放系统的FPGA设计与实现基于FPGA的HDB3解码系统设计与实现车牌识别中的图像提取及分割算法基于MPEG-4的嵌入式多媒体监控系统中压缩/解压卡的设计与实现风/光互补系统蓄电池保护装置软件设计楼宇可视对讲门禁系统分机部分设计基于DCT变换的心电信号压缩算法的实现基于CPLD的数据采集系统设计抢答器的设计AM超外差式收音机的SystemView仿真GPRS数据业务测试及应用分析基于MATLAB的家庭保安系统设计低频数字相位测量仪设计数字图像缩放的研究数字音效器的DSP设计与实现用CS43L42和EP7212设计的MP3文件播放系统液晶显示器模块与单片机接口电路的设计煤气计费系统硬件设计基于ATmega16单片机LED点阵显示屏电路设计基于语音录放技术的工业现场故障告警电路的设计基于LabVIEW虚拟函数信号发生器的设计直流调速系统中的单片机控制电路设计基于CPLD的显示系统设计基于ARM的风机控制终端设计本地交换网网管系统中话务统计分析子系统的实现基于DSP的视频图像压缩系统的设计智能型电子防盗系统设计基于ARM和GPRS网络的风机远程数据传输系统设计煤气计费系统硬件设计小型无人机姿态信息采集与数据处理模块设计图文叠加及其DSP实现信号发生器的FPGA 实现基于SPCE061A芯片语音信号实时采集系统FFT算法的DSP实现基于软交换的NGN试验网设计基于数字语音技术的电子导游系统设计倒车雷达-语音报警设计基于FPGA的快速傅立叶变换的实现GPS信号接收解析与.NET实现灰度阀值处理算法及其DSP实现基于FPGA的数字相位计的设计与实现指纹图像二值化算法的DSP实现彩色图像对比度增强算法及其DSP实现可编程逻辑器件边界扫描测试电路的设计随机灯光发生器的FPGA 实现水电站自动同期控制器设计基于数字频率合成技术的调谐系统设计风/柴互补供电系统无功功率自动补偿模块的硬件设计基于ATmega16单片机的直流电机驱动系统设计基于VHDL的数字闹钟的设计基于FPGA的FSK传输系统的设计与实现触摸式LCD人机接口设计湿敏传感器元件测试系统设计小型无人机大气数据采集与处理模块设计GPS车载图像传输系统硬件的设计基于Verilog HDL的FIR数字滤波器设计基于FPGA的数字调频发射机设计基于FPGA的（15，6）循环解码系统设计与实现多点温湿度控制系统的设计风/光互补系统蓄电池保护装置硬件设计指纹图像预处理算法研究小型无人机地面站软件虚拟飞行仪表模块设计银行Java终端系统设计小型无人机无线遥测数据通信方案研究与设计基于PLD的点阵LED显示装置设计FIR数字滤波器的DSP实现图形均衡器的DSP设计与实现组合式多幅面广告装置的单元控制电路设计小型无人机动力系统状态监测模块设计基于CycloneⅡ的视频接口设计基于网络的点对点通信新建小区G/C网无线信号覆盖的设计与实现基于JSP的教学管理系统风/柴互补供电系统无功功率自动补偿模块的软件设计DE2视频接口技术研究数字温度测量电路的设计及实现无线短信业务在行业中的应用基于可编程器件的数字相位计设计51单片机串行口扩展设计DE2的LCD字符显示技术研究信号发生器的FPGA设计与实现运动员号码牌的校正方法研究DE2音频接口技术研究非接触式IC卡应用系统设计说话人识别中自适应系统的设计基于FPGA的乐曲演奏器的设计
图像处理的核心是图形算法。人工智能和模式识别这些关注于应用。只有掌握算法，能够灵活应用，积累项目经验，会有用武之地。
现在科技越来越发达，人脸识别已经广泛应用于各个领域，手机可以用人脸识别解锁，人脸识别支付，人脸识别完成考勤打卡等等，人脸识别适用的频率越来越高，使用领域也越来越广泛。深圳市添越智创科技有限公司研发的新一代动态人脸识别管理系统拥有200 万双目摄像头，1.2 米清晰识别，万人库正确识别率大于 99%，系统与公安系统，第三方系统自由对接，配合双目活体算法，识别效果快，准，狠！可能在未来一两年，你会在需要人脸识别的地方畅通无阻，你无法了解自己的脸部信息是被自己提交过信息的应用或者产品共享了，还是在某个有摄像头的地方，被动的提交了，信息就如同电话号码，简历信息一样，无隐私可言，不可避免的被大量商业机构获得。互联网巨头不断推动，越来越多的人脸识别选项出现在消费者面前，尽管知道存在风险，但是仍然有超过六成以上的中国网民愿意尝试人脸识别。毋庸置疑的是，“互联网+”必将成为以后的发展趋势，作为一种新型的智能安全控制系统，添越智创人脸识别门禁系统不仅赋予每一道门智能、安全、便捷的特性，更推动门禁技术不断更新迭代，产业随智能化建设加速推进，真正的实现“智慧城市”。
可以越用越好用，因为会根据实际情况进行调整
传统的就是比较简单的，深度的就是比较复杂的，应该这样理解吧！
传统方法中特征提取主要依赖人工设计的提取器，需要有专业知识及复杂的调参过程，同时每个方法都是针对具体应用，泛化能力及鲁棒性较差。深度学习主要是数据驱动进行特征提取，根据大量样本的学习能够得到深层的、数据集特定的特征表示，其对数据集的表达更高效和准确，所提取的抽象特征鲁棒性更强，泛化能力更好，并且可以是端到端的。缺点是样本集影响较大，算力要求较高。
主要是你怎么选择了，大哥帮
图像处理方面比较好写
提供几个题目思路： 1、图像处理对图像色彩的影响
2、东西方文化的差异对图像处理的影响
3、图像处理能否弥补拍摄机器硬件的不足
4、图像处理对摄影发展的影响
5、图像处理对当今社会的影响
你哪一个熟悉就写哪方面的，如果都不熟悉，我建议写图像处理方面的。因为直观，可以写的也比较多，比如车牌识别、人脸识别、指纹识别、目标检测与跟踪。
个人感觉单片机方向的论文比较好写也比较简单，而且也比较容易做出实物答辩的时候拿高分，比如说做一个mp3什么的，只要熟悉下SPI协议，处理器用STM32F103x系列，然后再买一个VS1003b的mp3解码芯片，很容易就可以做一个mp3出来，不仅看起来高大上，做起来也很简单，晚上的教程一堆一堆的，拈来可得图形学方面的本人入坑五六年，说来说去除了数学还是数学，赶论文很多地方自己都不明白，拿脸部识别来说ANN，SVM，Adaboost，哪个不要花个把来月琢磨，而且还是建立在有一定底子的基础上，代码参考OpenCV，除非觉得自己有把握，不建议本科或者非图形学专业的论文搞，难度我就不说了，谁学谁知道
会议签到系统不仅让整个签到流程变得简单化，它的优势也非常多。1.灵活的场景应用，支持会议、活动、讲座、课程等多种大型场景应用，通过智能会议签到系统的灵活应用更加便于现场的活动管理满足需求。2.通过人脸识别会议签到的模式，使用户快速完成会议签到。同时，该系统支持单人以及多人通过人脸识别快速签到，省去传统手写签到造成人员过多时的混乱场面，有了这款会议签到系统让整个会议签到流程更加严谨化、智能化、便捷化。3.智能签到的模式，保障了个人信息安全。该系统具有严格的信息加密技术以及权限管理模式，支持人脸识别登陆验证，只有授权人员的使用，为活动参与者的个人信息保驾护航。4.灵活的签到模式任意选择，该系统提供人脸识别签到、二维码签到、微信签到等多种签到模式，便于参会人员的自由选择。5.会议前，支持自定义活动邀请函，个性化的设计灵活应用；会议后，支持多维度数据统计分析，帮助管理者为后续活动提供决策依据。通过人脸识别会议签到的模式让参会人员都能有序的进行参加活动，整个活动现场流程更加便捷有序。
比如云脉人脸识别会议签到系统的操作流程：首先，会议管理人员仅需一次采集参会人员的正面人脸图像，将其录入到人脸图像数据库，就可以建立起比对模板；然后，当会议开场，签到窗口打开，参会人员陆陆续续涌入，签到也就开始了；之后，参会者无需刻意配合，只要进入摄像头的拍摄范围内，摄像头就会自动捕捉人脸图像，并精准地识别出参会者的身份，无感完成签到...
人的面部是具有一些形状特征的，这些特征不会随整容以为的修饰形式而改变，所以这些形状特征可以用来鉴定是否为同一个面部。普遍使用的原理是特征匹配算法。在图片上通过边缘提取等方法，将面部划分为数个多边形后，选择一定数量的特征点，特征点会在参考图和待鉴定图上都可以捕捉到，然后通过比对特征点之间的相对位置来确定是否为同一张面部。这种鉴定方法较为依赖于面部的姿态，最好是可以正面进行识别，可以尽可能减小误差。不过是2D识别方法，所以准确度并没有达到非常高的等级。还可以尝试使用双目视觉、ToF或者结构光的方法，进行3D建模识别。双目视觉是通过两张不同角度的图片进行匹配计算投影矩阵来推算出特征点的3D结构。后两者则是通过光学扫描的形式，通过反射光来重构面部的3D模型。
流程一般分两步：第一步：收集参会者头像，所有参会者在报名的时候，就提示上传好自己的头像，或者说有些场合，可以允许到到会者现场采集头像。，再由工作人员批量导入头像数据。第二步：快速识别：当参会人员到达会议现场的在签到墙前，摄像头将对参会人员进行拍照，然后与系统里上传的头像进行比对，快速识别，比对成功及语音提醒签到成功
人工智能方面不太了解，但是一般做智能机器人的不是计算机科学的人工智能领域，而是自动化里的智能控制领域。主要做模糊控制，人工神经网络，专家系统，混沌控制，遗传因子算法，基于规则的仿人智能控制这些课题。国内有三个院所成果比较多，一个是中国社会科学院沈阳自动化研究所，二是哈尔滨工业大学，三是上海机器人研究所。如果是了解知识的话可以看一看这三个院所的博士生毕业论文，毕业论文因为篇幅长所以特别清晰；有一些科研基础想接触前沿的话可以看一看他们的学报以及学科（控制理论与控制工程，模式识别与智能系统，系统工程）带头人最近两年的核心期刊论文和主要会议（IEEE人工智能会议，IEEE模式识别会议）论文；也可以在SCI和EI检索之中直接找这三个院所的论文。
去你们学校的图书馆，那不用注册就能下载。如果你单位没有买任何数据库，那就只能海搜了。