计算机视觉课程大纲应包括课程目标、内容、教学方法等。大纲需明确课程目标，如培养学生掌握计算机视觉基本理论、算法及应用能力。内容涵盖图像处理、特征提取、目标检测、跟踪等。教学方法包括理论讲解、实验操作、项目实践等，旨在提升学生的综合能力。
本文目录导读：
课程概述
计算机视觉是一门融合了计算机科学、数学、统计学和工程学的交叉学科，主要研究如何让计算机通过图像和视频等视觉信息来理解世界，本课程旨在培养学生对计算机视觉基本理论、方法和技术有深入的理解，并具备一定的实际应用能力。
课程目标
1、掌握计算机视觉的基本概念和理论基础；
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2、熟悉常见的计算机视觉算法和技术；
3、具备一定的图像处理和模式识别能力；
4、能够运用所学知识解决实际问题。
1、第一部分：计算机视觉基础理论
- 1.1 视觉感知与图像表示
- 1.2 图像处理基础
- 1.3 信号与系统理论
- 1.4 概率论与数理统计
2、第二部分：图像处理技术
- 2.1 图像获取与显示
- 2.2 图像增强与复原
- 2.3 图像分割与特征提取
- 2.4 图像配准与变换
3、第三部分：模式识别与机器学习
- 3.1 模式识别基本概念
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- 3.2 特征选择与降维
- 3.3 机器学习基础
- 3.4 支持向量机与神经网络
4、第四部分：计算机视觉应用
- 4.1 视频处理与视频分析
- 4.2 3D视觉与深度学习
- 4.3 人脸识别与生物特征识别
- 4.4 计算机视觉在智能交通、医学图像处理等领域的应用
教学安排
1、理论课：每周2次，每次2课时，共计32课时。
2、实验课：每周2次，每次2课时，共计16课时。
3、课程设计：1次，共计8课时。
4、期末考试：1次。
教学方法与手段
1、讲授法：系统讲解计算机视觉的基本理论、方法和技术。
2、案例分析法：通过分析经典案例，加深对知识的理解和应用。
3、实验指导法：指导学生进行图像处理和模式识别实验，提高实践能力。
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4、讨论法：鼓励学生积极参与课堂讨论，激发学习兴趣。
考核方式
1、平时成绩：包括课堂出勤、实验报告、课程设计等，占总成绩的30%。
2、期末考试：闭卷考试，占总成绩的70%。
课程资源
1、教材：《计算机视觉基础教程》（周志华著）
2、参考书籍：《计算机视觉：算法与应用》（D.G. Lowe著）
3、在线资源：MOOC课程、学术论文、开源代码等。
课程特色
1、理论与实践相结合：注重理论知识的讲解，同时强调实践操作能力的培养。
2、案例教学：通过经典案例，帮助学生理解计算机视觉在实际中的应用。
3、开放式实验：鼓励学生自主设计实验，提高创新能力和解决问题的能力。
课程预期效果
通过本课程的学习，学生能够：
1、掌握计算机视觉的基本理论和方法；
2、具备一定的图像处理和模式识别能力；
3、能够运用所学知识解决实际问题，具备一定的创新能力；
4、为进一步学习相关领域打下坚实基础。
标签： #计算机视觉教学大纲
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