计算机视觉课程大纲
一、课程简介
计算机视觉是一门研究如何使计算机从图像或视频中获取信息，并对其进行处理、分析和理解的学科，它涉及到图像处理、模式识别、机器学习、计算机图形学等多个领域的知识和技术，是人工智能领域的一个重要分支，本课程旨在介绍计算机视觉的基本概念、原理和方法，培养学生具备计算机视觉系统的设计、开发和应用能力。
二、课程目标
1、使学生掌握计算机视觉的基本概念和原理，包括图像形成、图像预处理、特征提取、目标检测、目标识别、图像理解等。
2、使学生熟悉计算机视觉的常用算法和技术，包括边缘检测、角点检测、直方图均衡化、模板匹配、深度学习等。
3、培养学生具备计算机视觉系统的设计、开发和应用能力，能够运用所学知识解决实际问题。
4、培养学生的创新意识和实践能力，能够在计算机视觉领域进行进一步的研究和开发。
三、课程内容
1、图像形成与预处理
- 图像的基本概念和表示方法。
- 图像的获取方式，包括数码相机、扫描仪、摄像机等。
- 图像的预处理技术，包括去噪、增强、压缩等。
- 图像的几何变换，包括平移、旋转、缩放等。
2、特征提取与目标检测
- 特征提取的基本概念和方法，包括边缘检测、角点检测、纹理特征提取等。
- 目标检测的基本概念和方法，包括模板匹配、目标跟踪、目标识别等。
- 深度学习在目标检测中的应用，包括卷积神经网络、循环神经网络等。
3、目标识别与图像理解
- 目标识别的基本概念和方法，包括机器学习、深度学习等。
- 图像理解的基本概念和方法，包括语义分割、场景理解等。
- 计算机视觉在实际应用中的案例分析，包括人脸识别、自动驾驶、医学影像诊断等。
4、计算机视觉系统的设计与开发
- 计算机视觉系统的设计原则和方法。
- 计算机视觉系统的开发流程，包括需求分析、算法设计、代码实现、测试评估等。
- 计算机视觉系统的优化与改进，包括算法优化、硬件加速等。
四、课程考核
1、平时作业：根据课程内容布置适量的平时作业，要求学生认真完成，以检验学生对课程知识的掌握程度。
2、实验报告：要求学生完成一定数量的实验项目，并撰写实验报告，以检验学生对实验内容的掌握程度和实践能力。
3、期末考试：采用闭卷考试的方式，考查学生对课程知识的掌握程度和综合应用能力。
五、教材及参考资料
1、教材：《计算机视觉：算法与应用》，作者：Richard Szeliski，出版社：清华大学出版社。
2、参考资料：
- 《数字图像处理》，作者：冈萨雷斯，出版社：电子工业出版社。
- 《机器学习》，作者：周志华，出版社：清华大学出版社。
- 《深度学习》，作者：伊恩·古德费洛，出版社：人民邮电出版社。
六、教学方法
1、课堂讲授：采用课堂讲授的方式，向学生介绍计算机视觉的基本概念、原理和方法。
2、实验教学：采用实验教学的方式，让学生通过实际操作，掌握计算机视觉的常用算法和技术。
3、案例分析：采用案例分析的方式，让学生了解计算机视觉在实际应用中的案例，培养学生的创新意识和实践能力。
4、小组讨论：采用小组讨论的方式，让学生在小组中交流讨论，培养学生的团队合作精神和沟通能力。
七、注意事项
1、本课程需要学生具备一定的数学基础，包括线性代数、概率论、微积分等。
2、本课程需要学生具备一定的编程基础，能够熟练使用 C++、Python 等编程语言。
3、本课程需要学生具备一定的英语基础，能够阅读和理解英文文献。
4、本课程需要学生具备一定的实践能力，能够独立完成实验项目和课程设计。
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