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《计算机视觉课程大纲：探索视觉智能的知识体系》
课程简介
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的学科，旨在通过算法和模型来理解图像和视频中的内容，本课程将系统地介绍计算机视觉的基本概念、理论、算法及其应用，涵盖从底层图像处理到高层语义理解的各个方面，为学生在计算机视觉领域的深入研究和实际应用奠定坚实的基础。
课程目标
1、知识与技能目标
- 学生将掌握计算机视觉的基本数学基础，包括线性代数、概率论和微积分在视觉任务中的应用。
- 深入理解图像的表示、采集和预处理方法，能够编写代码实现图像滤波、边缘检测等基本操作。
- 学习并掌握特征提取与描述子的构建，如SIFT、SURF等经典算法，以及特征匹配技术。
- 理解目标检测、识别和分类的原理与算法，能够应用深度学习框架实现简单的目标检测模型。
- 掌握图像分割的主要方法，包括基于阈值、区域生长和语义分割等。
2、能力目标
- 培养学生的算法设计与优化能力，能够针对不同的视觉任务设计合适的算法流程并进行性能优化。
- 提高学生的编程能力，通过使用Python和相关的计算机视觉库（如OpenCV）来实现各种视觉算法。
- 提升学生对复杂视觉问题的分析和解决能力，能够从实际应用场景中抽象出视觉任务并找到解决方案。
- 培养学生的创新能力，鼓励学生探索新的计算机视觉算法和应用领域。
（一）计算机视觉基础
1、视觉感知原理
- 人类视觉系统的结构与功能简介，包括眼睛的生理结构、视觉信息的传递与处理机制。
- 计算机视觉与人类视觉的类比与差异，探讨机器视觉任务的特点和挑战。
2、数学基础
- 线性代数：矩阵运算在图像变换中的应用，如旋转、缩放和平移等；特征值和特征向量在图像分析中的意义。
- 概率论：概率分布在图像噪声建模中的应用；贝叶斯定理在图像分类和目标检测中的推理。
- 微积分：导数和梯度在图像边缘检测中的作用；优化算法（如梯度下降）在视觉模型训练中的应用。
（二）图像处理
1、图像表示与采集
- 图像的数字表示形式，包括像素、灰度值、颜色模型（RGB、HSV等）。
- 图像采集设备（如相机）的原理，包括光学成像、传感器工作原理以及图像采集过程中的噪声来源。
2、图像预处理
- 图像滤波：线性滤波（如均值滤波、高斯滤波）和非线性滤波（如中值滤波）的原理、算法实现及其对图像噪声的去除效果。
- 图像增强：对比度增强（如直方图均衡化）、亮度调整等方法的原理与应用。
- 形态学操作：腐蚀、膨胀、开运算和闭运算的定义、算法及其在图像形状分析和目标提取中的应用。
（三）特征提取与匹配
1、局部特征提取
- SIFT（尺度不变特征变换）算法的原理，包括尺度空间的构建、关键点检测、特征描述子的生成。
- SURF（加速稳健特征）算法的改进之处及其相对于SIFT算法的优势。
- 其他局部特征提取算法的简介，如ORB（定向快速旋转 brief）算法。
2、特征匹配
- 基于距离度量（如欧氏距离、汉明距离）的特征匹配方法。
- 特征匹配中的误匹配去除技术，如RANSAC（随机抽样一致性）算法。
（四）目标检测与识别
1、传统目标检测方法
- 基于滑动窗口的目标检测框架，包括窗口大小、步长的选择以及分类器（如SVM）在目标检测中的应用。
- 基于部件的目标检测方法，如HOG（方向梯度直方图） + SVM在行人检测中的应用。
2、深度学习目标检测
- 卷积神经网络（CNN）的基本结构和原理，包括卷积层、池化层和全连接层的功能。
- 经典的深度学习目标检测模型，如R - CNN、Fast R - CNN、Faster R - CNN、YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）的原理、算法流程及其性能比较。
- 目标识别中的数据增强技术，如翻转、裁剪、添加噪声等，以提高模型的泛化能力。
（五）图像分割
1、基于阈值的图像分割
- 全局阈值和局部阈值的概念、算法实现及其在简单图像分割中的应用。
2、基于区域的图像分割
- 区域生长算法的原理，包括种子点的选择、生长准则的定义以及算法的实现步骤。
- 分裂合并算法的思想及其与区域生长算法的区别与联系。
3、语义分割
- 全卷积神经网络（FCN）在语义分割中的应用，包括网络结构的特点、上采样方法。
- 其他语义分割模型（如U - Net）的简介及其在医学图像分割等领域的应用。
（六）计算机视觉应用
1、计算机视觉在安防领域的应用
- 视频监控中的目标检测、行为识别等应用，如人员入侵检测、异常行为预警等。
2、计算机视觉在自动驾驶中的应用
- 环境感知（包括道路识别、车辆和行人检测）、视觉里程计等关键技术。
3、计算机视觉在图像编辑与艺术创作中的应用
- 图像风格转换、图像合成等应用背后的计算机视觉原理。
课程教学方法
1、课堂讲授
- 讲解计算机视觉的基本概念、理论和算法，通过板书和多媒体演示相结合的方式，使学生能够直观地理解复杂的视觉概念和算法流程。
2、实验教学
- 安排一系列的实验课程，让学生使用编程语言和计算机视觉库实现所学的算法，实验内容包括图像滤波实验、特征提取与匹配实验、目标检测实验和图像分割实验等。
3、案例分析
- 选取实际的计算机视觉应用案例，如智能手机中的人脸识别、安防监控系统中的目标跟踪等，分析其背后的技术原理、算法选择和性能优化措施，培养学生的实际应用能力。
4、小组项目
- 布置小组项目，要求学生团队合作完成一个完整的计算机视觉应用项目，如设计一个简单的图像分类系统或目标检测系统，通过项目实践，提高学生的团队协作能力、算法设计与实现能力以及解决实际问题的能力。
课程考核
1、平时考核（30%）
- 包括考勤（10%）、课堂表现（10%）和实验报告（10%），考勤记录学生的出勤情况，课堂表现考察学生的课堂提问、回答问题的积极性和准确性，实验报告评估学生在实验课程中的算法实现能力、实验结果分析能力。
2、期末考试（70%）
- 采用闭卷考试的形式，主要考察学生对计算机视觉基本概念、理论和算法的掌握程度，包括数学基础、图像处理、特征提取、目标检测、图像分割等方面的知识。
通过本课程的学习，学生将全面掌握计算机视觉的核心知识和技能，为从事相关领域的研究、开发和应用工作做好充分准备。
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