计算机视觉课程大纲，计算机视觉 大纲

本课程旨在介绍计算机视觉的基本概念、原理和应用技术，使学生能够理解和掌握计算机视觉的核心理论和实践技能。

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课程目标

• 理解计算机视觉的基本概念和原理；
• 掌握常用的计算机视觉算法和技术；
• 能够运用所学知识解决实际问题,如目标检测、图像识别等。

第一部分：基础理论（10学时）

计算机视觉简介

• 计算机视觉的定义和发展历程；
• 计算机视觉的研究领域和应用场景。

图像处理基础

• 数字图像的基础知识；
• 常用的图像处理操作,如滤波、边缘检测等。

模式识别与机器学习

• 模式识别的概念和方法；
• 基本的机器学习方法,如线性回归、支持向量机等。

第二部分：核心算法（20学时）

目标检测

• 传统方法,如HOG+SVM、YOLO等；
• 最新研究进展,如Faster R-CNN、SSD等。

图像分类

• 基于深度学习的图像分类方法,如CNN、ResNet等；
• 实际应用案例分析。

特征提取

• 手工特征提取方法,如SIFT、SURF等；
• 基于深度学习的自动特征提取方法。

视觉跟踪

• 跟踪问题的定义和挑战；
• 常见的视觉跟踪算法,如KCF、STC等。

第三部分：项目实践（30学时）

项目一：目标检测系统开发

• 使用OpenCV库进行基本的目标检测；
• 结合YOLOv3实现更复杂的目标检测任务。

项目二：图像分类系统构建

• 设计和实施一个简单的图像分类器；
• 利用TensorFlow或PyTorch优化模型性能。

项目三：视觉跟踪系统设计

• 使用OpenCV实现基本的物体跟踪功能；
• 通过改进算法提高跟踪精度。

第四部分：前沿技术与研究趋势（10学时）

深度学习在计算机视觉中的应用

• 深度学习的基本原理；
• 深度学习框架的选择和使用。

计算机视觉的未来发展

• 当前的研究热点和技术难点；
• 对未来发展趋势的分析和预测。

课程评估

• 平时作业：完成指定的编程练习和实验报告；
• 项目汇报：展示自己的项目成果并进行讲解；
• 最终考试：综合考察学生对课程内容的掌握程度。

参考资料

• 《Computer Vision: Algorithms and Applications》by Richard Szeliski;
• 《Deep Learning for Computer Vision》by Ian Goodfellow et al.;
• 《OpenCV 3.0 with Python 3》by Adrian Kaehler & Gary Bradski.

通过以上四个部分的详细阐述,学生将全面了解计算机视觉的理论知识和实际应用，为未来的学习和工作打下坚实的基础，通过大量的实践环节，培养学生的动手能力和创新能力，使其能够在计算机视觉领域取得优异的成绩。

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