本文目录导读：
课程概述
计算机视觉是一门融合了计算机科学、数学、统计学、物理学和心理学等多学科知识的交叉学科，旨在研究如何使计算机具备从图像和视频中理解、提取和解释信息的能力，本教学大纲旨在为学生提供系统、全面的计算机视觉知识体系，培养具备实际应用能力的计算机视觉专业人才。
教学目标
1、掌握计算机视觉的基本概念、原理和方法；
2、熟悉计算机视觉领域的常用算法和模型；
3、能够运用所学知识解决实际问题，具备一定的创新能力和实践能力；
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4、培养学生严谨的科学态度和团队合作精神。
1、计算机视觉基础
- 图像与视频的基本概念
- 图像处理基本算法
- 视频处理基本算法
2、图像处理
- 图像增强与复原
- 图像分割与边缘检测
- 图像描述与特征提取
3、视频处理
- 视频压缩与编码
- 视频分析与理解
- 视频跟踪与目标检测
4、深度学习与计算机视觉
- 深度学习基本原理
- 卷积神经网络（CNN）
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- 循环神经网络（RNN）及其变体
- 生成对抗网络（GAN）
5、计算机视觉应用
- 目标检测与跟踪
- 人脸识别与表情识别
- 3D重建与场景理解
- 虚拟现实与增强现实
教学方法与手段
1、讲授法：系统讲解计算机视觉基本理论和方法；
2、案例分析法：通过分析实际案例，加深学生对知识的理解；
3、实验教学法：引导学生进行实践操作，提高动手能力；
4、讨论法：鼓励学生积极参与课堂讨论，培养批判性思维；
5、网络资源：利用网络资源，拓展学生视野，提高自主学习能力。
教学评价
1、课堂表现：包括出勤、课堂讨论、提问等；
2、作业与实验：包括实验报告、作业论文等；
3、期末考试：全面考察学生对计算机视觉知识的掌握程度；
4、课程设计：要求学生完成一个与计算机视觉相关的实际项目，考察其综合应用能力。
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教学资源
1、教材与参考书：
- 《计算机视觉：算法与应用》
- 《深度学习：卷积神经网络与视觉识别》
- 《计算机视觉中的机器学习》
2、在线课程与视频：
- 中国大学MOOC、网易云课堂等平台上的计算机视觉课程
- Coursera、edX等国际知名在线教育平台上的计算机视觉课程
3、论文与报告：
- 计算机视觉领域的顶级会议论文，如CVPR、ICCV、ECCV等
- 行业报告、技术博客等
课程安排
1、课堂教学：每周2学时，共16周；
2、实验课：每周1学时，共8周；
3、课程设计：课后安排，为期4周。
通过本课程的学习，学生将能够掌握计算机视觉的核心理论与实践知识，为后续的专业学习和实际应用打下坚实基础。
标签： #计算机视觉教学大纲
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