本文目录导读：
课程概述
计算机视觉与模式识别作为人工智能领域的重要组成部分，旨在研究如何让计算机理解和处理图像、视频等视觉信息，并从海量数据中提取出有用的模式和规律，本课程旨在为学生提供一个全面、系统的计算机视觉与模式识别知识体系，培养学生的创新思维和实践能力，为我国人工智能产业发展贡献力量。
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1、计算机视觉基础
本部分主要介绍计算机视觉的基本概念、图像处理技术、图像特征提取和描述方法等，通过学习，学生将掌握图像处理的基本算法，如滤波、边缘检测、图像分割等，以及特征提取和描述方法，如SIFT、HOG等。
2、模式识别基础
本部分主要介绍模式识别的基本理论、分类方法、聚类算法等，通过学习，学生将了解模式识别的基本概念，掌握常见的分类方法，如决策树、支持向量机等，以及聚类算法，如K-means、层次聚类等。
3、特征学习与降维
本部分主要介绍特征学习的基本理论、降维方法、深度学习等，通过学习，学生将了解特征学习的基本概念，掌握降维方法，如PCA、LDA等，以及深度学习技术，如卷积神经网络、循环神经网络等。
4、目标检测与跟踪
本部分主要介绍目标检测、目标跟踪的基本理论、算法和应用，通过学习，学生将了解目标检测、目标跟踪的基本概念，掌握常用的目标检测算法，如R-CNN、SSD等，以及目标跟踪算法，如卡尔曼滤波、光流法等。
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5、3D视觉与SLAM
本部分主要介绍3D视觉的基本理论、SLAM技术、多视图几何等，通过学习，学生将了解3D视觉的基本概念，掌握SLAM技术，如ICP、ORB-SLAM等，以及多视图几何知识。
6、应用案例与项目实践
本部分主要介绍计算机视觉与模式识别在各个领域的应用案例，如人脸识别、自动驾驶、医学图像分析等，通过学习，学生将了解计算机视觉与模式识别在不同领域的应用，并掌握项目实践的基本流程。
课程特色
1、理论与实践相结合：本课程注重理论与实践相结合，通过大量的实验和项目实践，使学生能够将所学知识应用于实际问题解决。
2、案例教学：课程中融入了丰富的应用案例，使学生能够深入了解计算机视觉与模式识别在不同领域的应用。
3、培养创新能力：课程鼓励学生积极参与科研项目，培养学生的创新思维和实践能力。
4、跨学科融合：课程涉及多个学科领域，如计算机科学、数学、物理学等，有助于学生形成跨学科的知识体系。
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课程目标
1、使学生掌握计算机视觉与模式识别的基本理论、方法和算法。
2、培养学生的创新思维和实践能力，提高学生解决实际问题的能力。
3、培养学生团队合作精神，提高学生沟通和协作能力。
4、为我国人工智能产业发展输送高素质人才。
计算机视觉与模式识别课程将为学生开启智能时代的大门，助力学生成为人工智能领域的佼佼者。
标签： #计算机视觉与模式识别课程介绍
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