本大纲旨在培养研究生掌握计算机视觉核心理论和技术，通过理论与实践深度融合的教学方式，全面学习视觉感知技术。涵盖图像处理、特征提取、目标检测、图像分割等关键技术，强化实际应用能力。
本文目录导读：
课程概述
计算机视觉教学大纲旨在培养研究生对计算机视觉领域的深入理解，掌握视觉感知技术的基本原理和方法，以及在实际应用中解决视觉问题的能力，本课程以理论与实践相结合的方式，涵盖计算机视觉的基础理论、关键技术和应用领域，旨在使学生具备独立从事计算机视觉相关研究和开发的能力。
教学目标
1、理解计算机视觉的基本概念、发展历程和未来趋势；
2、掌握计算机视觉的基本理论、方法和算法；
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3、熟悉计算机视觉在各个领域的应用，如图像处理、目标检测、图像分割、人脸识别等；
4、具备独立进行计算机视觉研究、开发和应用的能力。
1、计算机视觉基础
- 视觉感知系统：视觉生理学、视觉心理学、视觉信息处理；
- 图像处理基础：图像表示、图像变换、图像增强、图像恢复；
- 视觉模型：几何模型、物理模型、统计模型。
2、图像处理技术
- 图像滤波：均值滤波、高斯滤波、中值滤波；
- 图像边缘检测：Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子；
- 图像分割：阈值分割、边缘分割、区域分割、基于知识的分割。
3、目标检测与识别
- 特征提取：HOG、SIFT、SURF、ORB；
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- 基于深度学习的目标检测：Faster R-CNN、YOLO、SSD；
- 人脸识别：特征提取、特征匹配、人脸属性分析。
4、图像分割与语义分割
- 图像分割方法：基于区域的分割、基于边界的分割、基于模型的分割；
- 语义分割：语义分割算法、深度学习在语义分割中的应用。
5、计算机视觉应用
- 视频处理：视频跟踪、动作识别、视频分类；
- 视觉导航与SLAM：视觉里程计、SLAM算法；
- 视觉辅助设计与虚拟现实。
教学方法与考核方式
1、教学方法：采用课堂讲授、实验指导、小组讨论、项目实践等多种教学方法，以培养学生的实践能力和创新精神。
2、考核方式：平时成绩（30%）、实验报告（30%）、课程论文（30%）、期末考试（10%）。
教学进度安排
1、第一周：课程介绍、计算机视觉基础；
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2、第二周至第四周：图像处理技术；
3、第五周至第八周：目标检测与识别；
4、第九周至第十二周：图像分割与语义分割；
5、第十三周至第十四周：计算机视觉应用；
6、第十五周至第十六周：课程论文撰写；
7、第十七周：课程论文答辩；
8、第十八周：期末考试。
教学资源
1、教材：《计算机视觉》（Pierre Soille 著）；
2、讲义：教师根据课程内容制作的讲义；
3、网络资源：国内外相关学术论文、技术报告、在线课程等。
通过本课程的学习，学生将能够全面了解计算机视觉领域的前沿知识，掌握视觉感知技术的基本原理和方法，为今后的研究和工作奠定坚实的基础。
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