《计算机视觉课程大纲》
一、课程简介
计算机视觉是一门研究如何使计算机从图像或视频中获取信息，并对其进行理解和分析的学科，它涵盖了图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的知识和技术，是人工智能领域的重要分支之一，本课程旨在培养学生具备计算机视觉的基本理论和方法，掌握图像和视频处理的基本技能，能够运用计算机视觉技术解决实际问题。
二、课程目标
1、使学生了解计算机视觉的基本概念、发展历程和应用领域。
2、使学生掌握图像处理的基本原理和方法，包括图像增强、图像复原、图像分割等。
3、使学生掌握模式识别的基本原理和方法，包括特征提取、分类器设计等。
4、使学生掌握机器学习的基本原理和方法，包括监督学习、无监督学习等。
5、使学生掌握计算机视觉系统的设计和实现方法，包括硬件设计、软件设计等。
6、培养学生的实践能力和创新能力，能够运用计算机视觉技术解决实际问题。
三、课程内容
1、计算机视觉基础
- 计算机视觉的概念和发展历程。
- 计算机视觉的应用领域。
- 计算机视觉的基本原理和方法。
2、图像处理
- 图像的表示和存储。
- 图像增强。
- 图像复原。
- 图像分割。
- 图像特征提取。
3、模式识别
- 模式识别的基本概念。
- 特征提取方法。
- 分类器设计方法。
- 模式识别的应用。
4、机器学习
- 机器学习的基本概念。
- 监督学习方法。
- 无监督学习方法。
- 机器学习的应用。
5、计算机视觉系统
- 计算机视觉系统的组成。
- 硬件设计。
- 软件设计。
- 计算机视觉系统的评价。
四、教学方法
1、课堂讲授：讲解计算机视觉的基本概念、原理和方法。
2、实验教学：通过实验让学生掌握图像处理、模式识别和机器学习的基本技能。
3、项目实践：让学生参与实际的计算机视觉项目，培养学生的实践能力和创新能力。
4、讨论与交流：组织学生进行讨论和交流，促进学生之间的思想碰撞和知识共享。
五、考核方式
1、平时成绩：占总成绩的 30%，包括考勤、作业、实验报告等。
2、期末考试：占总成绩的 70%，采用闭卷考试的方式。
六、教材及参考资料
1、教材：《计算机视觉：算法与应用》，作者：[美] Richard Szeliski，出版社：清华大学出版社。
2、参考资料：
- 《图像处理与分析》，作者：[美] Rafael C. Gonzalez，出版社：电子工业出版社。
- 《模式识别》，作者：[美] Richard O. Duda，出版社：人民邮电出版社。
- 《机器学习》，作者：[美] Tom M. Mitchell，出版社：机械工业出版社。
七、注意事项
1、学生应按时完成作业和实验报告，积极参加课堂讨论和项目实践。
2、学生应认真听讲，做好笔记，及时复习所学知识。
3、学生应遵守实验室的规章制度，注意安全。
4、学生应积极参加课外学习和实践活动，拓宽知识面。
是计算机视觉课程大纲的主要内容，具体内容可根据实际情况进行调整和补充。
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