麻省理工学院计算机科研四周感受

原标题:麻省理工学院计算机科研四周感受

第一周

我开始在麻省理工学院的第一天,正好是每周会议的时间。在这次会议上,我做了自我介绍,这是成功的。

此外,我仔细听别人的报告,我发现有几个主题正在进行中:

1.图像识别在运输

2.最大化效率的Windows设计

3.云存储中使用的加密措。

在这三个当中,我最喜欢的主题是图像识别,我已经做了研究。截图实际上是我学到的去除图像的标记的方法。这将是一切的第一步,因为我自己开始处理图像。

这将是我的MIT项目的第二天,也是一个美好的一天。我几乎证实了我的主题,我开始做一些研究。主题是水资源的考察。

Mentor Fang建议我用蜘蛛来下载被污染的水和那些没有污染的水的图片。同时,也要获取一些有关水的质量的现有措施的信息。我很期待明天,因为我对别人的话题很感兴趣。

不过,我正在调查我的话题,水检查。我写了一本蜘蛛来下载几百张关于清洁水和污染水的照片,这些照片还不够。刘博士建议至少拍摄一千张图片来帮助训练电脑。

但是,如果我能找到使用OpenCV的方式,它将极大地减少所需的资源。为此,我正在学习OpenCV,并且已经知道了一些关于像侵蚀和膨胀的图像的过程。机器视觉是一个引人入胜的领域。

第四天,我终于摆脱了时差的困扰。更重要的是,我可以确定我要处理的话题,方教授和刘博士清楚地描述了研究方法。用蜘蛛来下载高质量的图片现在似乎是我的工作,这对我来说比较容易。

此外,这个项目实际上要求我对污染物进行分类,这意味着我还有工作要做。最好的事情是我能为这个项目做出贡献,并帮助团队中的其他人。这就是第一个星期。

第二周

6月17日是周会的星期二我们还有几个朋友来参加我们的小组,都来自中国他们通常有丰富的研究经验,擅长编程或数学我所做的只是报告我在水污染检测这一课题上的进展事实上,我找到了一个叫做HOG和SVM的代数来帮助我训练我的计算机分辨干净水和污染水现在没有那么有效,因为这只是我第一次尝试这个应用程序需要我在将来更新更多。

本周,我改进了我的算法(HOG),使其精度达到了60%左右不是那么高而是一个伟大的开始我接下来要做的是尝试另一种方法来提取特征。

事实上,我对颜色有一些想法我读了几篇论文想知道它是如何工作的论文提出了利用基于内容的图像检索(CBIR)技术从图像中提取颜色特征其中的核心函数是颜色布局描述符(CLD),它是CBIR中一个高效的描述符我正在研究这个新算法,希望我能在我的电脑上实现它。

第三周

在这个星期,我要做的是继续升级我的程序。我已经成功地从我所有的训练数据中提取颜色特征,这些特征可以在我的SVM网络中使用。这一特征在分类污染时非常有用。我肯定会在我的程序中实现它。进步很大!

此外,导师建议应用另一种叫做凸起的特征。显著性实际上是一种检测图像边缘的方法,这意味着我可以从每个图像中获得形状特征。这样,机器就可以进一步提高精度。这太令人吃惊了!总有一个人在那里指导我的项目。这意味着我能够有效地改进我的程序!

为了进一步提高效率,我需要做的就是对我的训练集进行更多的修改,这周我会一直工作下去。

第四周

本周将是我留在麻省理工学院的最后一周。时光飞逝。看起来我昨天刚到这里,但是明天就要走了。对我来说,这是做研究的好时机,因为像我这样的高中生通常没有这种机会。

关于我的工作,我已经完成了主程序,并向代码块添加了详细的注释,以便其他人能够清楚地识别每个块用于什么。结束报告持续了大约50分钟,这是一个很好的时间,因为我认为我已经介绍了我工作的所有细节和背后的参考。

总而言之,我现在的计划已经完成了。不过,我仍然可以跟进我的工作,并做进一步的版本。不管怎样,这个项目对我来说是非常有趣和伟大的!那是一段美好的时光。

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