本文目录导读：
课程概述
计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够从图像和视频中提取信息，理解其内容，并进行相应的操作，本课程旨在为研究生提供系统、全面的计算机视觉理论知识和实践技能，培养具备独立研究能力和创新精神的高级专业人才。
课程目标
1、掌握计算机视觉的基本理论和方法；
2、熟悉计算机视觉领域的最新研究进展；
图片来源于网络，如有侵权联系删除
3、能够运用所学知识解决实际问题；
4、培养独立思考、创新意识和团队合作能力。
1、计算机视觉基础
- 图像处理基础：图像表示、图像滤波、图像变换等；
- 视觉感知基础：视觉系统、视觉信息处理、视觉心理等；
- 计算机视觉系统架构：硬件、软件、算法等。
2、图像处理技术
- 图像预处理：去噪、增强、边缘检测等；
- 图像分割：区域分割、边缘分割、纹理分割等；
- 图像配准：单视点配准、多视点配准、运动估计等；
- 图像恢复：去模糊、超分辨率、图像修复等。
3、视觉感知与识别
- 视觉特征提取：边缘、角点、兴趣点等；
- 视觉模型：SIFT、SURF、ORB等；
- 视觉识别：目标检测、目标跟踪、场景理解等；
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 深度学习在视觉感知与识别中的应用。
4、三维视觉
- 三维重建：基于单目、双目、多目等；
- 三维建模：点云处理、曲面重建等；
- 3D视觉应用：虚拟现实、增强现实、机器人导航等。
5、视频处理与分析
- 视频压缩：H.264、H.265等；
- 视频编码：运动估计、帧内预测等；
- 视频分析：动作识别、行为分析、视频检索等；
- 深度学习在视频处理与分析中的应用。
6、计算机视觉应用
- 计算机视觉在图像检索中的应用；
- 计算机视觉在自动驾驶中的应用；
- 计算机视觉在医疗诊断中的应用；
- 计算机视觉在其他领域的应用。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
教学方法与考核方式
1、教学方法：采用理论讲授、实验操作、案例分析、小组讨论等多种教学方法，注重培养学生的实践能力和创新意识。
2、考核方式：包括平时成绩（课堂参与、作业完成情况等）、实验报告、课程论文和期末考试。
教学资源
1、教材：《计算机视觉：算法与应用》（Richard Szeliski 著）；
2、参考书籍：《数字图像处理》（冈萨雷斯 著）、《计算机视觉：一种现代方法》（Richard Szeliski 著）；
3、网络资源：相关学术网站、在线课程、开源代码等。
课程进度安排
1、第1-4周：计算机视觉基础、图像处理技术；
2、第5-8周：视觉感知与识别、三维视觉；
3、第9-12周：视频处理与分析；
4、第13-16周：计算机视觉应用；
5、第17-18周：课程论文撰写；
6、第19周：期末考试。
通过本课程的学习，研究生将能够全面了解计算机视觉领域的理论知识、实践技能和发展趋势，为今后的研究和工作打下坚实基础。
标签： #研究生课程计算机视觉教学大纲
评论列表