本文目录导读：
课程概述
计算机视觉与应用是一门研究如何使计算机模拟人类的视觉感知过程的学科，随着人工智能技术的快速发展，计算机视觉技术在各个领域得到了广泛应用，如安防监控、医疗影像、自动驾驶、智能识别等，本课程旨在培养学生掌握计算机视觉的基本理论、算法和实现技术，提高学生在实际项目中运用计算机视觉技术的能力。
1、计算机视觉基础
（1）图像处理：图像获取、图像增强、图像分割等。
（2）特征提取：边缘检测、角点检测、纹理分析等。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（3）目标检测：基于深度学习的目标检测算法、基于传统机器学习的目标检测算法等。
2、机器学习与深度学习
（1）机器学习基础：监督学习、无监督学习、半监督学习等。
（2）深度学习基础：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等。
3、计算机视觉应用
（1）人脸识别：基于深度学习的人脸识别算法、人脸检测、人脸跟踪等。
（2）图像识别：物体识别、场景识别、图像分类等。
（3）目标跟踪：基于深度学习的目标跟踪算法、基于传统机器学习的目标跟踪算法等。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
（4）视频分析：视频分割、视频标注、动作识别等。
4、实验与项目实践
（1）实验课程：通过实验课程，使学生掌握计算机视觉相关算法的实现方法。
（2）项目实践：结合实际项目，培养学生运用计算机视觉技术解决实际问题的能力。
技能培养
1、理论知识：掌握计算机视觉的基本理论、算法和实现技术。
2、编程能力：熟练掌握Python、C++等编程语言，具备一定的编程基础。
3、实验技能：掌握计算机视觉实验设备和实验方法，具备一定的实验操作能力。
4、项目经验：通过实际项目，提高学生运用计算机视觉技术解决实际问题的能力。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
应用前景
1、安防监控：通过计算机视觉技术，实现对公共场所、重要设施的安全监控。
2、医疗影像：利用计算机视觉技术，提高医学影像的识别和分析能力。
3、自动驾驶：通过计算机视觉技术，实现自动驾驶车辆的感知、决策和执行。
4、智能识别：利用计算机视觉技术，实现对物体、场景、动作等的智能识别。
5、智能家居：通过计算机视觉技术，实现家庭设备的智能控制。
计算机视觉与应用课程旨在培养学生掌握计算机视觉的基本理论、算法和实现技术，提高学生在实际项目中运用计算机视觉技术的能力，随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉技术在各个领域得到广泛应用，为学生提供了广阔的发展空间。
标签： #计算机视觉与应用学什么
评论列表