本文目录导读：
课程概述
计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，旨在使计算机能够从图像和视频中提取有用信息，本课程面向研究生，旨在培养学生具备扎实的计算机视觉理论基础和丰富的实践经验，为未来从事相关领域的研究和开发工作打下坚实基础。
课程目标
1、掌握计算机视觉的基本概念、原理和方法；
2、熟悉常见的计算机视觉算法和模型；
3、能够运用计算机视觉技术解决实际问题；
图片来源于网络，如有侵权联系删除
4、具备独立进行计算机视觉研究的能力。
1、计算机视觉基础知识
（1）图像与视频处理：像素、分辨率、颜色空间、图像滤波、图像变换等；
（2）数字图像处理：图像分割、边缘检测、特征提取等；
（3）计算机视觉基本概念：图像理解、场景理解、物体识别、跟踪等。
2、计算机视觉算法与模型
（1）传统计算机视觉算法：霍夫变换、角点检测、特征匹配等；
（2）深度学习在计算机视觉中的应用：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等；
（3）目标检测与识别：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD等；
（4）图像分割：FCN、U-Net、Mask R-CNN等；
（5）人脸识别与生物特征识别：人脸检测、人脸对齐、人脸识别、指纹识别、虹膜识别等。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
3、计算机视觉应用案例
（1）图像检索与分类：基于内容的图像检索、深度学习图像分类；
（2）自动驾驶：目标检测、语义分割、多传感器融合；
（3）视频分析：行为识别、事件检测、视频检索；
（4）人机交互：手势识别、姿态估计、表情识别。
教学方法
1、讲授法：系统讲解计算机视觉的基本理论、算法和模型；
2、案例分析法：通过分析经典案例，让学生深入理解计算机视觉技术；
3、实验教学：指导学生进行计算机视觉实验，提高动手能力；
4、讨论法：鼓励学生积极参与课堂讨论，培养独立思考能力；
5、研究性学习：引导学生进行课题研究，提升科研素养。
考核方式
1、平时成绩：包括课堂表现、实验报告、作业等；
图片来源于网络，如有侵权联系删除
2、期末考试：笔试，考察学生对计算机视觉基本理论、算法和模型的掌握程度；
3、课题研究：根据学生的兴趣和方向，指导学生进行课题研究，撰写论文。
课程安排
1、课程总学时：32学时；
2、理论课：24学时；
3、实验课：8学时；
4、课题研究：16学时。
教学资源
1、教材：《计算机视觉：算法与应用》（刘铁岩等著）；
2、教辅资料：国内外经典论文、技术报告、开源代码等；
3、实验平台：MATLAB、OpenCV、TensorFlow、PyTorch等。
通过本课程的学习，学生将能够全面掌握计算机视觉的基本理论、算法和模型，具备独立进行计算机视觉研究的能力，为我国人工智能领域的发展贡献力量。
标签： #研究生课程计算机视觉教学大纲
评论列表