本文目录导读：
计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，近年来在图像处理、目标检测、人脸识别等方面取得了显著的成果，为了培养具有扎实理论基础和实际应用能力的计算机视觉专业人才，本教学大纲旨在构建一个理论与实践相结合的教学体系，为学生提供全面、深入的计算机视觉知识。
教学目标
1、掌握计算机视觉的基本概念、原理和方法；
2、熟悉图像处理、特征提取、目标检测等关键技术；
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3、具备独立完成计算机视觉项目的能力；
4、培养创新意识和团队合作精神。
1、计算机视觉基础
（1）图像与视频基础：图像表示、图像处理算法、视频处理技术；
（2）数字图像处理：滤波、边缘检测、图像分割、图像恢复；
（3）计算机视觉基础：视觉感知、视觉系统、计算机视觉应用领域。
2、图像处理技术
（1）图像滤波：均值滤波、中值滤波、高斯滤波；
（2）边缘检测：Sobel算子、Canny算子、Prewitt算子；
（3）图像分割：阈值分割、区域生长、边缘检测分割；
（4）图像恢复：去噪、去模糊、图像增强。
3、特征提取与匹配
（1）特征提取：SIFT、SURF、ORB、HOG、HOF；
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（2）特征匹配：最近邻匹配、特征匹配方法、匹配质量评估；
（3）特征点匹配：特征点检测、特征点描述、特征点匹配。
4、目标检测与跟踪
（1）目标检测：背景减法、光流法、帧差法、基于深度学习的方法；
（2）目标跟踪：卡尔曼滤波、粒子滤波、基于深度学习的方法；
（3）目标跟踪算法评估：跟踪性能评估、跟踪质量评估。
5、人脸识别与识别系统
（1）人脸检测：Haar特征、Haar级联分类器、基于深度学习的方法；
（2）人脸特征提取：LBP、HOG、深度学习方法；
（3）人脸识别：基于特征匹配的方法、基于深度学习的方法；
（4）人脸识别系统：人脸识别算法、人脸识别系统设计。
6、深度学习在计算机视觉中的应用
（1）卷积神经网络（CNN）：LeNet、AlexNet、VGG、ResNet；
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（2）循环神经网络（RNN）：LSTM、GRU；
（3）生成对抗网络（GAN）：DCGAN、WGAN；
（4）深度学习方法在图像分类、目标检测、语义分割等领域的应用。
教学方法与考核
1、理论教学：采用多媒体教学手段，结合案例分析，提高学生的理论基础；
2、实践教学：引导学生进行项目实践，提高学生的实际操作能力；
3、考核方式：平时成绩（20%）、实验报告（30%）、期末考试（50%）。
教学资源与保障
1、教材与参考书：《计算机视觉基础》、《数字图像处理》、《计算机视觉中的深度学习》等；
2、在线资源：MOOC平台、专业论坛、技术博客等；
3、实验设备：高性能计算机、图像处理软件、深度学习平台等；
4、教师团队：具备丰富教学经验和实践经验的教师队伍。
本教学大纲以理论与实践相结合为原则，旨在培养学生的计算机视觉专业素养，通过本课程的学习，学生将具备扎实的理论基础和实际应用能力，为今后在计算机视觉领域的发展奠定坚实基础。
标签： #计算机视觉教学大纲
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