本文目录导读：
课程概述
本课程面向研究生阶段，旨在培养学生的计算机视觉理论基础、算法实现能力以及实际应用能力，通过本课程的学习，使学生能够掌握计算机视觉领域的核心概念、关键技术，并具备独立开展计算机视觉相关研究、开发和应用的能力。
教学目标
1、理解计算机视觉的基本概念、发展历程和前沿动态。
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2、掌握计算机视觉的基本理论、算法和技术，包括图像处理、特征提取、目标检测、图像分割、三维重建等。
3、具备独立分析、解决实际计算机视觉问题的能力。
4、能够运用所学知识进行计算机视觉相关研究、开发和应用。
1、计算机视觉概述
- 计算机视觉的基本概念、发展历程和前沿动态
- 计算机视觉的应用领域
2、图像处理
- 数字图像的基本概念和性质
- 图像增强、滤波和变换
- 图像分割和特征提取
3、特征提取与匹配
- 特征提取的基本方法
- 特征匹配与匹配评估
- 基于特征的物体识别
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4、目标检测与跟踪
- 目标检测的基本方法
- 目标跟踪的基本方法
- 基于深度学习的目标检测与跟踪
5、图像分割与三维重建
- 图像分割的基本方法
- 三维重建的基本方法
- 基于深度学习的图像分割与三维重建
6、计算机视觉应用
- 计算机视觉在图像处理、目标识别、场景理解、机器人导航等领域的应用
- 计算机视觉在实际工程项目中的应用案例
教学方法
1、理论教学：通过课堂讲授、案例分析、讨论等方式，使学生掌握计算机视觉的基本理论和关键技术。
2、实践教学：通过实验、项目实践等方式，提高学生的实际操作能力和解决问题的能力。
3、研究教学：鼓励学生参与导师的研究项目，培养学生的科研兴趣和创新能力。
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考核方式
1、课堂参与：积极参与课堂讨论，提出问题，分享见解。
2、作业与实验报告：按时完成作业和实验报告，体现对知识的掌握程度。
3、项目实践：完成指定的项目实践任务，展示实际操作能力和问题解决能力。
4、期末考试：通过笔试形式，考察学生对计算机视觉基本理论和关键技术的掌握程度。
教学资源
1、教材与参考书籍：《计算机视觉基础》、《计算机视觉：算法与应用》等。
2、网络资源：国内外计算机视觉领域的权威网站、学术期刊、在线课程等。
3、实验平台：实验室配备的计算机视觉实验平台，包括图像处理、特征提取、目标检测等软件和硬件资源。
教学进度安排
1、第1-4周：计算机视觉概述、图像处理
2、第5-8周：特征提取与匹配、目标检测与跟踪
3、第9-12周：图像分割与三维重建
4、第13-16周：计算机视觉应用
5、第17-20周：项目实践与总结
通过本课程的学习，学生将全面掌握计算机视觉的理论知识、实践技能和前沿动态，为今后在计算机视觉领域的研究、开发和应用打下坚实基础。
标签： #研究生课程计算机视觉教学大纲
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