第一周
我開始在麻省理工學院的第一天，正好是每周會議的時間。在這次會議上，我做了自我介紹，這是成功的。
此外，我仔細聽別人的報告，我發(fā)現(xiàn)有幾個主題正在進行中：
1.圖像識別在運輸
2.最大化效率的設(shè)計
3.云存儲中使用的加密措。
在這三個當中，我最喜歡的主題是圖像識別，我已經(jīng)做了研究。截圖實際上是我學到的去除圖像的標記的方法。這將是一切的第一步，因為我自己開始處理圖像。
這將是我的MIT項目的第二天，也是一個美好的一天。我?guī)缀踝C實了我的主題，我開始做一些研究。主題是水資源的考察。
Fang建議我用蜘蛛來下載被污染的水和那些沒有污染的水的圖片。同時，也要獲取一些有關(guān)水的質(zhì)量的現(xiàn)有措施的信息。我很期待明天，因為我對別人的話題很感興趣。
不過，我正在調(diào)查我的話題周詳基于內(nèi)容的圖像檢索研究，水檢查。我寫了一本蜘蛛來下載幾百張關(guān)于清潔水和污染水的照片，這些照片還不夠。劉博士建議至少拍攝一千張圖片來幫助訓練電腦。
但是，如果我能找到使用的方式，它將極大地減少所需的資源。為此，我正在學習，并且已經(jīng)知道了一些關(guān)于像侵蝕和膨脹的圖像的過程。機器視覺是一個引人入勝的領(lǐng)域。
第四天，我終于擺脫了時差的困擾。更重要的是，我可以確定我要處理的話題，方教授和劉博士清楚地描述了研究方法。用蜘蛛來下載高質(zhì)量的圖片現(xiàn)在似乎是我的工作，這對我來說比較容易。
此外，這個項目實際上要求我對污染物進行分類，這意味著我還有工作要做。最好的事情是我能為這個項目做出貢獻，并幫助團隊中的其他人。這就是第一個星期。
第二周
6月17日是周會的星期二我們還有幾個朋友來參加我們的小組，都來自中國他們通常有豐富的研究經(jīng)驗周詳基于內(nèi)容的圖像檢索研究，擅長編程或數(shù)學我所做的只是報告我在水污染檢測這一課題上的進展事實上，我找到了一個叫做HOG和SVM的代數(shù)來幫助我訓練我的計算機分辨干凈水和污染水現(xiàn)在沒有那么有效，因為這只是我第一次嘗試這個應用程序需要我在將來更新更多。
本周，我改進了我的算法（HOG），使其精度達到了60%左右不是那么高而是一個偉大的開始我接下來要做的是嘗試另一種方法來提取特征。
事實上，我對顏色有一些想法我讀了幾篇論文想知道它是如何工作的論文提出了利用基于內(nèi)容的圖像檢索（CBIR）技術(shù)從圖像中提取顏色特征其中的核心函數(shù)是顏色布局描述符（CLD），它是CBIR中一個高效的描述符我正在研究這個新算法，希望我能在我的電腦上實現(xiàn)它。
第三周
在這個星期，我要做的是繼續(xù)升級我的程序。我已經(jīng)成功地從我所有的訓練數(shù)據(jù)中提取顏色特征，這些特征可以在我的SVM網(wǎng)絡(luò)中使用。這一特征在分類污染時非常有用。我肯定會在我的程序中實現(xiàn)它。進步很大！
此外，導師建議應用另一種叫做凸起的特征。顯著性實際上是一種檢測圖像邊緣的方法，這意味著我可以從每個圖像中獲得形狀特征。這樣，機器就可以進一步提高精度。這太令人吃驚了！總有一個人在那里指導我的項目。這意味著我能夠有效地改進我的程序！
為了進一步提高效率，我需要做的就是對我的訓練集進行更多的修改，這周我會一直工作下去。
第四周
本周將是我留在麻省理工學院的最后一周。時光飛逝。看起來我昨天剛到這里，但是明天就要走了。對我來說，這是做研究的好時機，因為像我這樣的高中生通常沒有這種機會。
關(guān)于我的工作，我已經(jīng)完成了主程序，并向代碼塊添加了詳細的注釋，以便其他人能夠清楚地識別每個塊用于什么。結(jié)束報告持續(xù)了大約50分鐘，這是一個很好的時間，因為我認為我已經(jīng)介紹了我工作的所有細節(jié)和背后的參考。
總而言之，我現(xiàn)在的計劃已經(jīng)完成了。不過，我仍然可以跟進我的工作，并做進一步的版本。不管怎樣，這個項目對我來說是非常有趣和偉大的！那是一段美好的時光。
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