全文总字数：1354字
1. 毕业设计（论文）主要内容：
（1）学习卷积神经网络及matlab的相关知识。
（2）针对路面灰度分布不均匀及光照条件变化等相关问题，基于卷积神经网络识别方法，建立图像样本库进行网络训练，区分车底阴影与非车底阴影干扰。
（3）图像像素会受到光照、天气的影响，分析时需考虑外界情况对模型的影响。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
（1）具备一定的图像处理及软件开发的相关知识。
（2）运用matlab软件，针对路面灰度分布不均匀及光照条件变化等相关问题，基于卷积神经网络识别方法，建立图像样本库进行网络训练，区分车底阴影与非车底阴影干扰。分析时需考虑外界情况对模型的影响。
（3）阅读的参考文献不少于15篇（其中近5年外文文献不少于3篇），参考文献撰写格式必须规范（详见《武汉理工大学本科生毕业设计（论文）撰写规范》）。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
第1周—第3周 搜集资料，撰写开题报告；
第4周—第5周 论文开题；
第6周—第12周 撰写论文初稿；
4. 主要参考文献
[1]Taigman Y, Yang M, Ranzato M, et al. Deep Face: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification[C]. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. IEEE Computer Society, 2014:1701-1708
[2] Sun Y, Wang X, Tang X. Deep Learning Face Representation from Predicting 10,000 Classes[C]. 2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE Computer Society, 2014:1891-1898.
[3] Y. Sun, D. Liang, X. Wang, et al. Deepid3: Face recognition with very deep neural networks[J]. arXiv preprint arXiv:1502.00873, 2015.
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