本文目录导读：
课程概述
计算机视觉是一门研究如何使计算机和机器人“看”的科学，其核心是使计算机能够从图像或视频中提取有用信息，本课程旨在使学生掌握计算机视觉的基本理论、算法和应用，培养学生在视觉感知与处理方面的综合能力。
教学目标
1、理解计算机视觉的基本概念和原理；
2、掌握计算机视觉的主要算法和应用；
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3、具备独立进行计算机视觉项目设计和实现的能力；
4、了解计算机视觉在各个领域的应用现状和发展趋势。
1、计算机视觉基础
- 图像与视频基础
- 视觉感知与认知
- 计算机视觉发展历程
2、图像处理技术
- 图像获取与预处理
- 图像增强与复原
- 图像分割与特征提取
- 图像分类与识别
3、视频处理技术
- 视频获取与预处理
- 视频帧间运动估计
- 视频跟踪与目标检测
- 视频分析与理解
4、特征提取与降维
- 描述子与特征点
- 基于图的特征提取
- 主成分分析（PCA）
- 线性判别分析（LDA）
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5、模型与算法
- 神经网络与深度学习
- 机器学习与统计学习
- 贝叶斯方法
- 最优化算法
6、应用案例
- 人脸识别与验证
- 物体检测与跟踪
- 场景重建与三维建模
- 智能驾驶与无人系统
教学方法与考核
1、教学方法
- 理论教学：通过课堂讲授、案例分析等方式，使学生掌握计算机视觉的基本理论、算法和应用；
- 实践教学：通过实验、项目实践等方式，使学生熟练运用计算机视觉技术解决实际问题；
- 讨论交流：组织学生进行学术讨论，激发学生的创新思维。
2、考核方式
- 平时成绩：包括课堂表现、作业完成情况等；
- 实验报告：要求学生完成实验，撰写实验报告；
- 项目实践：要求学生独立完成一个计算机视觉项目，并进行汇报；
- 期末考试：闭卷考试，检验学生对计算机视觉知识的掌握程度。
教学资源
1、教材与参考书籍
- 计算机视觉：算法与应用（David A. Forsyth & Jean Ponce）
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- 图像处理：原理与实践（Rafael C. Gonzalez & Richard E. Woods）
- 机器学习（Tom M. Mitchell）
2、网络资源
- 计算机视觉领域的知名网站和论坛；
- 开源计算机视觉库和工具；
- 相关的在线课程和教程。
教学进度安排
1、第一周：介绍课程内容、教学目标、考核方式；
2、第二周至第四周：讲解计算机视觉基础理论；
3、第五周至第八周：讲解图像处理技术；
4、第九周至第十二周：讲解视频处理技术；
5、第十三周至第十四周：讲解特征提取与降维；
6、第十五周至第十八周：讲解模型与算法；
7、第十九周至第二十周：讲解应用案例；
8、第二十一周至第二十二周：项目实践；
9、第二十三周：实验报告提交；
10、第二十四周：项目汇报；
11、第二十五周：期末考试。
教学评价
1、教学效果评价：通过学生反馈、课堂表现、实验报告、项目实践等手段，评估教学效果；
2、教学质量评价：通过同行评议、教学督导等方式，对教学质量进行评价；
3、教学改革与创新：结合教学实际，探索计算机视觉教学的新方法、新思路，不断提高教学质量。
标签： #计算机视觉教学大纲
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