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课程概述
计算机视觉课程是一门融合了数学、计算机科学、电子工程和认知科学的交叉学科，本课程旨在培养学生掌握计算机视觉的基本理论、方法和技术，提高学生运用计算机视觉技术解决实际问题的能力，课程内容涵盖图像处理、特征提取、目标检测、图像识别、深度学习等多个方面。
课程大纲
1、引言（2课时）
（1）计算机视觉的定义、发展历程及在各个领域的应用；
（2）计算机视觉的研究方法及常用工具；
（3）课程学习目标及考核方式。
2、图像处理基础（10课时）
（1）图像的表示与存储；
（2）图像增强与复原；
（3）图像分割与特征提取；
（4）边缘检测与轮廓提取；
（5）图像变换与滤波。
3、特征提取与描述（10课时）
（1）特征提取方法概述；
（2）灰度特征提取与描述；
（3）纹理特征提取与描述；
（4）形状特征提取与描述；
（5）深度学习在特征提取中的应用。
4、目标检测与跟踪（10课时）
（1）目标检测方法概述；
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（2）基于模板匹配的目标检测；
（3）基于区域提议的目标检测；
（4）基于深度学习的目标检测；
（5）目标跟踪算法与实现。
5、图像识别与分类（10课时）
（1）图像识别方法概述；
（2）基于模板匹配的图像识别；
（3）基于特征匹配的图像识别；
（4）基于深度学习的图像识别；
（5）图像分类算法与实现。
6、深度学习与计算机视觉（10课时）
（1）深度学习的基本概念；
（2）卷积神经网络（CNN）；
（3）循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）；
（4）生成对抗网络（GAN）；
（5）深度学习在计算机视觉中的应用。
7、计算机视觉应用案例分析（10课时）
（1）人脸识别与视频监控；
（2）自动驾驶与无人驾驶；
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（3）医学图像分析与处理；
（4）机器人视觉与导航；
（5）计算机视觉在工业领域的应用。
8、课程设计（4课时）
（1）课程设计概述；
（2）设计要求与评估标准；
（3）课程设计实践与总结。
教学实施
1、理论教学：采用多媒体课件、课堂讲解、讨论等方式，使学生在掌握计算机视觉基本理论的基础上，提高对实际问题的分析和解决能力。
2、实践教学：通过实验、课程设计等方式，让学生在实际操作中巩固所学知识，提高动手能力。
3、案例教学：结合实际应用案例，引导学生了解计算机视觉在各个领域的应用，激发学生的学习兴趣。
4、学术交流：组织学术讲座、研讨会等活动，让学生了解计算机视觉领域的最新研究成果和发展趋势。
考核方式
1、平时成绩：包括课堂出勤、课堂讨论、实验报告等，占总成绩的30%。
2、期中考试：考察学生对计算机视觉基本理论的掌握程度，占总成绩的30%。
3、期末考试：考察学生对课程内容的综合运用能力，占总成绩的40%。
5、课程设计：考察学生的实际操作能力和创新能力，占总成绩的10%。
通过本课程的学习，学生将能够掌握计算机视觉的基本理论、方法和技术，具备一定的实际应用能力，为今后从事计算机视觉相关领域的研究和工作打下坚实基础。
标签： #计算机视觉课程大纲是什么
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