一、课程概述
本课程旨在为研究生提供计算机视觉领域的系统知识和深入研究能力，通过本课程的学习，学生将掌握计算机视觉的基本原理、先进技术以及实际应用，培养解决复杂视觉问题的能力，课程内容涵盖从图像处理到深度学习的各个环节，强调理论与实践相结合，鼓励创新思维和独立研究。
二、课程目标
1、知识目标：使学生掌握计算机视觉的基本概念、理论框架和关键技术。
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2、能力目标：培养学生运用计算机视觉技术解决实际问题的能力，包括图像处理、特征提取、目标检测、图像分割、三维重建等。
3、素质目标：提升学生的科研素养，包括文献阅读、实验设计、数据分析、论文撰写等。
三、课程内容
模块一：计算机视觉基础
1、图像处理基础：图像模型、图像滤波、边缘检测、形态学操作等。
2、颜色处理：颜色模型转换、颜色直方图、颜色直方图匹配等。
3、图像变换：傅里叶变换、小波变换、形态学变换等。
模块二：特征提取与描述
1、局部特征：SIFT、SURF、ORB、HOG等。
2、全局特征：SIFT descriptors、HOG descriptors、VGG、AlexNet等。
3、特征融合：特征级融合、决策级融合、数据级融合等。
模块三：目标检测与跟踪
1、目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、SSD、YOLO等。
2、目标跟踪：卡尔曼滤波、粒子滤波、深度学习跟踪算法等。
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模块四：图像分割与重建
1、图像分割：基于区域的分割、基于边界的分割、基于图论的分割等。
2、三维重建：多视图几何、结构光、深度学习重建等。
模块五：深度学习与计算机视觉
1、卷积神经网络：LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等。
2、生成对抗网络：GANs在图像生成、图像修复、图像风格转换中的应用。
3、迁移学习：在计算机视觉任务中的应用。
模块六：计算机视觉应用
1、人脸识别：人脸检测、人脸验证、人脸追踪等。
2、视频分析：动作识别、行为分析、视频摘要等。
3、医学图像分析：病灶检测、图像分割、图像分类等。
四、教学方法
1、讲授法：系统讲解计算机视觉的基本理论和关键技术。
2、案例分析法：通过实际案例分析，加深对理论知识的理解。
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3、实验教学法：引导学生进行实验操作，培养动手能力。
4、讨论法：鼓励学生积极参与课堂讨论，激发创新思维。
五、考核方式
1、平时成绩：包括课堂表现、作业完成情况等。
2、实验报告：对实验过程和结果进行总结和分析。
3、期末考试：包括笔试和口试，考察学生对课程知识的掌握程度。
六、教材与参考书目
1、《计算机视觉：算法与应用》（Richard Szeliski）
2、《深度学习》（Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville）
3、《计算机视觉：一种现代方法》（David Forsyth、Jean Ponce）
本教学大纲旨在为学生提供一个全面、深入的计算机视觉学习框架，通过系统的学习和实践，使学生能够掌握计算机视觉的核心技术，为未来的科研和工程实践打下坚实的基础。
标签： #研究生课程计算机视觉教学大纲
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