研究生 计算机视觉，研究生课程，计算机视觉理论与技术教学大纲

一、课程概述

本课程旨在为研究生提供系统、深入的学习计算机视觉领域的理论知识和技术方法，通过本课程的学习，学生将掌握计算机视觉的基本原理、核心算法及其在实际应用中的实现，培养学生在图像处理、目标识别、场景理解等方面的综合能力。

二、课程目标

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1、理解计算机视觉的基本概念、发展历程和未来趋势。

2、掌握图像处理、特征提取、目标识别、场景理解等核心技术。

3、熟悉常见的计算机视觉应用，如人脸识别、视频分析、无人驾驶等。

4、能够运用所学知识解决实际问题，进行创新性研究。

三、课程内容

第一部分：基础理论

1、计算机视觉概述

- 计算机视觉的定义与范畴

- 计算机视觉的发展历程与未来趋势

- 计算机视觉在各个领域的应用

2、图像处理基础

- 图像模型与表示

- 图像变换与滤波

- 图像增强与复原

3、图像分割与描述

- 阈值分割与区域生长

- 边缘检测与轮廓提取

- 特征提取与描述

第二部分：关键技术

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1、特征提取与匹配

- SIFT、SURF、ORB等特征提取方法

- 特征匹配与模型拟合

- 基于深度学习的特征提取

2、目标识别与检测

- HOG、SVM、R-CNN等目标检测方法

- 基于深度学习的目标识别

- 实时目标检测与跟踪

3、场景理解与语义分割

- 基于图的方法

- 基于深度学习的方法

- 语义分割与实例分割

第三部分：应用实践

1、人脸识别

- 基于模板匹配的方法

- 基于特征的方法

- 基于深度学习的方法

2、视频分析

- 行为识别

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- 视频跟踪

- 事件检测

3、无人驾驶

- 情景理解

- 道路检测与跟踪

- 碰撞检测与避障

四、教学方法

1、理论讲解：通过教师讲解、案例分析、互动讨论等方式，使学生深入理解计算机视觉的基本概念、原理和方法。

2、实践操作：提供实验平台，让学生动手实践，掌握计算机视觉技术的实际应用。

3、学术交流：组织学术讲座、研讨会等活动，拓宽学生的学术视野，提高学生的科研能力。

五、考核方式

1、平时成绩：包括课堂表现、实验报告、作业完成情况等。

2、期末考试：闭卷考试，测试学生对计算机视觉理论知识的掌握程度。

3、实践项目：要求学生完成一个小型项目，以检验其综合运用所学知识解决实际问题的能力。

六、课程进度安排

（以下为示例，具体安排可根据实际情况调整）

本教学大纲旨在为学生提供一个全面、系统的计算机视觉学习框架，通过理论与实践相结合的教学方法，培养学生的创新能力和实践技能，为我国计算机视觉领域的发展贡献力量。

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