课程简介
本课程旨在为研究生提供一个全面而深入的学习计算机视觉的理论和实践知识的机会，通过本课程的学习，学生将能够掌握计算机视觉的基本概念、原理和方法，了解最新的研究成果和技术趋势，培养独立思考和解决问题的能力。
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；
- 培养创新思维和团队合作精神。
与安排
（一）第一部分：基础理论
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- 计算机视觉概述
- 计算机视觉的定义和发展历程
- 计算机视觉的应用领域
- 图像处理技术
- 颜色空间转换
- 灰度变换
- 直方图均衡化
- 边缘检测
- 形状匹配
- 模式识别
- 特征提取
- 分类器设计
- 聚类分析
- 认知计算
- 注意力机制
- 概念学习
- 情绪识别
- 人脸识别
- 人脸检测
- 人脸特征点定位
- 人脸比对
- 视觉注意力机制
- 自适应注意力网络
- 卷积神经网络中的注意力机制
- 视觉注意力的应用
- 目标检测
- 物体跟踪
- 视频理解
（二）第二部分：高级技术
- 深度学习在计算机视觉中的应用
- 卷积神经网络(CNN)
- 循环神经网络(RNN)
- 生成对抗网络(GAN)
- 图像语义分割
- 基于深度学习的语义分割方法
- 基于图的图像语义分割方法
- 视觉导航
- 视觉里程计(VSLAM)
- 自主驾驶汽车中的视觉导航
- 视觉伺服控制
- 视觉伺服系统的基本结构
- 视觉伺服控制的实现方法
- 视觉传感器融合
- 多传感器信息融合的概念
- 视觉与其他传感器的融合技术
教学方法与手段
- 理论讲授：采用多媒体课件、案例分析等方式进行讲解；
- 实验实践：结合实验室资源开展实验操作，提高学生的实际操作能力和创新能力；
- 项目研究：鼓励学生参与科研项目或竞赛，培养学生的科研意识和团队协作能力；
- 交流讨论：组织学术讲座、研讨会等活动，促进学生之间的思想交流和碰撞；
- 课外阅读：推荐相关书籍和论文供学生自学参考。
考核方式与标准
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- 平时成绩(40%)：包括课堂表现、作业完成情况等；
- 期末考试(60%)：闭卷考试，考察学生对所学知识的理解和掌握程度。
参考资料
- 《计算机视觉》清华大学出版社；
- 《机器学习》机械工业出版社；
- 《深度学习》人民邮电出版社；
- 《Python编程入门》电子工业出版社；
- 相关学术论文和研究报告。
备注
本大纲仅供参考，具体授课内容和时间安排以实际情况为准，教师可根据学生的学习情况和反馈意见对教学内容进行调整和完善，建议学生在课前预习相关知识点，以便更好地跟上课堂教学进度。
标签： #研究生课程计算机视觉教学大纲
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