本文目录导读：
计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，近年来在图像处理、目标识别、人脸识别等领域取得了显著的成果，为了培养具备计算机视觉知识和技能的专业人才，本教学大纲旨在通过理论与实践相结合的方式，全面介绍计算机视觉的基础理论、关键技术以及应用案例。
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教学目标
1、掌握计算机视觉的基本概念和理论基础；
2、熟悉常见的计算机视觉算法及其实现；
3、能够运用计算机视觉技术解决实际问题；
4、培养学生的创新思维和团队协作能力。
1、计算机视觉基础知识
- 图像与信号处理基础
- 图像采集与显示技术
- 图像预处理技术
2、图像处理算法
- 图像增强与复原
- 边缘检测与分割
- 形态学操作
- 颜色处理与变换
3、特征提取与描述
- 纹理特征
- 角点特征
- 视频特征
- 面部特征
4、目标识别与检测
- 传统目标识别算法
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- 深度学习目标识别算法
- 目标检测算法（如R-CNN、SSD、YOLO等）
5、人脸识别与跟踪
- 人脸检测与定位
- 人脸识别算法（如Eigenfaces、LBP、深度学习等）
- 人脸跟踪算法
6、3D重建与视觉SLAM
- 3D重建算法
- 视觉SLAM算法
- 3D重建与SLAM的应用
7、计算机视觉应用案例
- 自动驾驶
- 智能安防
- 医学影像分析
- 增强现实与虚拟现实
教学方法
1、理论教学：通过课堂讲授、多媒体演示等方式，系统地介绍计算机视觉的理论知识；
2、实践教学：结合实验项目，让学生动手实践，加深对理论知识的理解；
3、案例分析：通过分析实际应用案例，让学生了解计算机视觉技术的应用领域和前景；
4、项目驱动：鼓励学生参与项目实践，培养团队协作能力和创新能力。
教学评价
1、期末考试：考核学生对计算机视觉基础理论和关键技术的掌握程度；
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2、实验报告：评估学生在实验过程中的动手能力和问题解决能力；
3、项目成果：评价学生在项目实践中的创新思维和团队协作能力。
教学资源
1、教材与参考书籍
- 《计算机视觉：算法与应用》
- 《深度学习：理论、算法与实现》
- 《计算机视觉中的机器学习》
2、在线课程与视频
- Coursera、edX等在线教育平台上的计算机视觉课程
- YouTube、Bilibili等视频平台上的计算机视觉教程
3、实验平台与工具
- OpenCV
- TensorFlow
- PyTorch
教学安排
1、理论课程：每周2次，每次2课时；
2、实践课程：每周2次，每次2课时；
3、项目实践：根据实际情况安排，共计8周。
本计算机视觉教学大纲旨在为学生提供全面、系统的计算机视觉知识体系，培养学生的实践能力和创新精神，通过理论与实践相结合的教学方式，使学生能够掌握计算机视觉的核心技术，为今后从事相关领域的研究和开发奠定坚实基础。
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