1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着互联网和移动互联网技术的快速发展，网络购物日益普及，这也为假冒伪劣商品提供了滋生和传播的土壤。
烟草行业作为国家重要的财政支柱产业，一直受到假冒伪劣产品的严重侵害，不仅造成了国家税收的大量流失，也严重损害了消费者的合法权益和身体健康。
传统的烟草制品真伪鉴别主要依靠人工识别，这种方式存在着效率低下、主观性强、易受人为因素干扰等问题，难以满足日益增长的市场监管需求。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，图像识别技术在各个领域都取得了显著的进展，其中也包括烟草行业的应用。
1. 国内研究现状
国内学者在烟盒图像识别方面进行了一些探索，主要集中在以下几个方面：
烟盒图像预处理:研究者针对烟盒图像的特点，提出了一些图像预处理方法，例如光照补偿、噪声去除、图像增强等，以提高图像质量，为后续的特征提取和识别奠定基础。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本课题主要研究内容包括以下几个方面：
1.烟盒图像特征分析:深入研究烟盒图像的视觉特征，包括颜色、纹理、形状、商标、文字等，分析不同特征在真伪鉴别中的作用，为特征提取算法的设计提供依据。
2.烟盒图像预处理:针对烟盒图像可能存在的噪声、光照不均、形变等问题，研究相应的图像预处理方法，提高图像质量，为特征提取提供良好的输入。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法与步骤：
1.文献调研与资料收集:广泛查阅国内外相关文献，了解图像识别技术、特征提取算法、烟盒真伪鉴别等方面的研究现状，收集整理相关数据和资料。
2.烟盒图像特征分析:对不同品牌、类型的烟盒图像进行分析，研究其视觉特征，包括颜色、纹理、形状、商标、文字等，分析不同特征在真伪鉴别中的作用，为特征提取算法的设计提供依据。
3.图像预处理方法研究:针对烟盒图像可能存在的噪声、光照不均、形变等问题，研究相应的图像预处理方法，如图像去噪、光照补偿、几何校正等，提高图像质量。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对烟盒图像特征进行深入分析:不同于一般的商品图像，烟盒图像具有其独特的特征，例如商标、文字、图案等。
本研究将深入分析烟盒图像的这些特征，并研究其在真伪鉴别中的作用，为特征提取算法的设计提供更精准的依据。
2.构建基于深度学习的烟盒特征提取模型:传统的特征提取算法往往依赖于人工设计的特征，泛化能力有限。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.张强,徐华,张凯,等.基于机器视觉的香烟图像识别算法研究[J].计算机应用与软件,2020,37(05):245-250 267.
2.田丰,王亚男,李志欣,等.基于改进YOLOv3的香烟图像识别算法[J].计算机工程与设计,2021,42(02):488-494.
3.王晓洁,黄心渊,陈东,等.融合多特征的卷烟图像识别方法[J].计算机应用,2021,41(S2):292-297.
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