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教学大纲概述
计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，近年来在我国得到了迅猛发展，本教学大纲旨在培养具有扎实理论基础、熟练掌握计算机视觉技术，能够解决实际视觉智能问题的复合型人才，通过本课程的学习，学生应具备以下能力：
1、熟悉计算机视觉的基本概念、发展历程和前沿技术；
2、掌握计算机视觉的核心算法，包括图像处理、特征提取、目标检测、图像分割等；
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3、具备运用计算机视觉技术解决实际问题的能力；
4、具有良好的编程能力和算法设计能力；
5、具备团队协作和项目管理的意识。
授课计划
本课程共计40学时，分为理论教学和实践教学两部分，具体安排如下：
1、理论教学（20学时）
（1）第一周：计算机视觉概述
1、1 计算机视觉的基本概念、发展历程和前沿技术；
1、2 计算机视觉在各个领域的应用；
1、3 计算机视觉的研究方法和评价指标。
（2）第二周：图像处理
2、1 图像的基本概念和表示方法；
2、2 图像增强和滤波；
2、3 图像分割和特征提取。
（3）第三周：特征提取
3、1 特征提取的基本原理和方法；
3、2 传统特征提取方法（如SIFT、HOG等）；
3、3 基于深度学习的特征提取方法。
（4）第四周：目标检测
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4、1 目标检测的基本原理和方法；
4、2 传统目标检测方法（如R-CNN、SSD等）；
4、3 基于深度学习的目标检测方法。
（5）第五周：图像分割
5、1 图像分割的基本原理和方法；
5、2 传统图像分割方法（如基于阈值的分割、基于区域的分割等）；
5、3 基于深度学习的图像分割方法。
（6）第六周：计算机视觉应用
6、1 计算机视觉在人脸识别、视频监控、自动驾驶等领域的应用；
6、2 计算机视觉与其他人工智能技术的融合。
2、实践教学（20学时）
（1）第七周：图像处理实验
7、1 实验一：图像增强和滤波；
7、2 实验二：图像分割和特征提取。
（2）第八周：特征提取实验
8、1 实验一：SIFT特征提取；
8、2 实验二：HOG特征提取。
（3）第九周：目标检测实验
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9、1 实验一：R-CNN目标检测；
9、2 实验二：SSD目标检测。
（4）第十周：图像分割实验
10、1 实验一：基于阈值的分割；
10、2 实验二：基于区域的分割。
（5）第十一周：综合实验
11、1 实验一：人脸识别；
11、2 实验二：视频监控。
（6）第十二周：项目答辩与总结
12、1 学生分组进行项目答辩；
12、2 教师点评与总结。
教学评价
1、平时成绩（30%）：包括课堂表现、作业完成情况等；
2、实践成绩（40%）：包括实验报告、项目答辩等；
3、期末考试（30%）：闭卷考试，主要考察学生对计算机视觉基本概念、算法和应用的理解和掌握程度。
通过本课程的学习，学生将全面掌握计算机视觉的相关知识，具备解决实际视觉智能问题的能力，为我国计算机视觉领域的发展贡献力量。
标签： #计算机视觉教学大纲和授课计划
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