课程简介
本课程旨在为研究生提供一个全面而深入的计算机视觉领域知识体系，涵盖从基础理论到前沿技术的各个层面，通过系统性的学习和实践操作，学生将能够掌握计算机视觉的核心概念和技术方法,具备独立进行相关研究和应用开发的能力。
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课程目标
- 理解与掌握：深入理解计算机视觉的基本原理和核心技术，包括图像处理、特征提取、模式识别等。
- 能力提升：培养学生的算法设计与实现能力,以及在实际项目中运用所学知识解决复杂问题的能力。
- 创新思维：激发学生的科研兴趣和创新意识,鼓励他们在学术研究和工程实践中勇于探索新思路和新方法。
- 国际视野：介绍最新的国际研究成果和发展趋势,拓宽学生的学术视野和国际交流合作的机会。
与安排
第一部分：基础知识（10学时）
- 计算机视觉概述及其在现代科技中的应用
- 图像传感与成像原理
- 基础数学工具：线性代数、概率论与统计、优化理论等
- 数字图像处理基础：滤波器设计、边缘检测、形态学运算等
第二部分：核心技术与算法（20学时）
- 图像特征提取技术：SIFT、SURF、HOG等
- 目标检测与跟踪：R-CNN系列、YOLO、KCF等
- 图像分类与回归：支持向量机、深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）的应用
- 深度学习方法在计算机视觉中的应用：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等
第三部分：高级主题与实践（15学时）
- 3D计算机视觉：结构光、多视图几何、立体匹配等技术
- 视觉导航与自主移动：SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术
- 人脸识别与人眼追踪：面部特征点定位、表情分析等
- 视觉增强现实（AR）/虚拟现实（VR）：实时渲染、交互技术等
第四部分：项目实践与案例分析（25学时）
- 实验室环境下的动手实验：使用OpenCV库进行基本图像处理任务
- 小型项目开发：设计并实现简单的目标检测或跟踪系统
- 大型项目案例分享与分析：国内外知名研究机构和企业的研究成果展示
- 学生个人课题研究指导：选题、文献综述、方案设计、实施与汇报
教学方法与手段
- 讲授法：教师通过PPT演示、板书等方式系统地讲解理论知识。
- 讨论法：组织小组讨论，引导学生积极参与课堂互动,分享心得体会。
- 案例分析法：选取具有代表性的实际案例进行分析,帮助学生更好地理解和应用理论知识。
- 实验教学：结合实验室资源，开展一系列实验活动,提高学生的实践操作技能。
- 在线学习平台：利用慕课等线上教育资源,为学生提供丰富的学习资料和学习路径。
考核方式与标准
- 平时成绩（40%）：包括出勤情况、课堂参与度和课后作业完成质量。
- 实验报告（30%）：要求学生在规定时间内提交高质量的实验报告,反映其实际动手能力和分析问题解决问题的能力。
- 期末考试（30%）：采用闭卷形式,考查学生对所学知识的综合理解和掌握程度。
参考资料
- 《计算机视觉导论》（美）Richard Szeliski著，清华大学出版社
- 《机器学习》（美）Tom M. Mitchell著，机械工业出版社
- 《深度学习》（中）李航著，电子工业出版社
- 相关学术论文和研究报告
是《计算机视觉》研究生课程的详细教学大纲，旨在为同学们提供一个系统的学习框架和方法论，帮助大家在这个快速发展的领域中取得扎实的进步和成就，希望同学们能够在学习中不断探索、创新,为我国乃至世界的科技进步做出贡献！
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标签： #研究生课程计算机视觉教学大纲
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