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计算机视觉作为人工智能领域的一个重要分支，近年来取得了飞速的发展，它通过模拟人类视觉系统，实现对图像和视频的自动分析、理解和处理，本课程旨在为学生提供计算机视觉的基本理论、关键技术以及实际应用案例，培养学生具备计算机视觉领域的研究和开发能力。
课程大纲
1、计算机视觉概述
（1）计算机视觉的定义与发展历程
（2）计算机视觉的研究内容与任务
（3）计算机视觉的应用领域
2、图像处理基础
（1）图像表示与数字化
（2）图像增强与滤波
（3）图像分割与特征提取
3、视频处理基础
（1）视频表示与数字化
（2）运动估计与跟踪
（3）视频分割与目标检测
4、特征学习与分类
（1）特征提取方法
（2）机器学习与深度学习在特征学习中的应用
（3）分类算法与性能评估
5、3D视觉与深度学习
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（1）3D重建与深度估计
（2）深度学习在3D视觉中的应用
（3）多视图几何与立体视觉
6、计算机视觉应用案例
（1）人脸识别与表情识别
（2）物体检测与识别
（3）场景理解与语义分割
1、计算机视觉概述
计算机视觉是研究如何使计算机从图像和视频中获取信息、理解环境和执行任务的学科，它起源于20世纪60年代，经历了从传统方法到深度学习的演变过程，计算机视觉的研究内容主要包括图像处理、视频处理、特征学习、分类、3D视觉等，随着人工智能技术的快速发展，计算机视觉在各个领域得到了广泛应用。
2、图像处理基础
图像处理是计算机视觉的基础，主要包括图像表示、数字化、增强、滤波、分割和特征提取等方面。
（1）图像表示与数字化：图像可以表示为二维离散信号，通常采用灰度图像或彩色图像，数字化是将连续图像转换为离散图像的过程。
（2）图像增强与滤波：图像增强旨在提高图像质量，如对比度、清晰度等，滤波是去除图像噪声、平滑图像的过程。
（3）图像分割与特征提取：图像分割是将图像划分为若干区域的过程，特征提取是提取图像中具有代表性的特征，如边缘、角点等。
3、视频处理基础
视频处理是计算机视觉的另一个重要方面，主要包括视频表示、数字化、运动估计、跟踪、分割和目标检测等。
（1）视频表示与数字化：视频可以表示为一系列连续的图像帧，数字化是将连续视频转换为离散视频的过程。
（2）运动估计与跟踪：运动估计是计算视频帧之间像素位移的过程，跟踪是确定目标在视频帧中的位置和运动轨迹的过程。
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（3）视频分割与目标检测：视频分割是将视频帧划分为若干区域的过程，目标检测是识别和定位视频帧中的目标。
4、特征学习与分类
特征学习是提取图像和视频中具有代表性的特征，分类是利用这些特征对图像或视频进行分类。
（1）特征提取方法：包括基于手工特征的方法和基于深度学习的方法。
（2）机器学习与深度学习在特征学习中的应用：机器学习和深度学习在特征学习方面取得了显著成果，如SVM、CNN等。
（3）分类算法与性能评估：分类算法包括监督学习和无监督学习，性能评估方法包括准确率、召回率、F1值等。
5、3D视觉与深度学习
3D视觉是计算机视觉的一个重要分支，主要研究如何从图像和视频中获取三维信息。
（1）3D重建与深度估计：3D重建是从二维图像中恢复出三维场景的过程，深度估计是计算图像中每个像素的深度信息。
（2）深度学习在3D视觉中的应用：深度学习在3D重建、深度估计等方面取得了显著成果。
（3）多视图几何与立体视觉：多视图几何是研究从多个视角获取的图像中恢复出三维场景的学科，立体视觉是人眼感知深度信息的过程。
6、计算机视觉应用案例
计算机视觉在各个领域得到了广泛应用，以下列举几个应用案例。
（1）人脸识别与表情识别：人脸识别和表情识别是计算机视觉在安防、智能交互等领域的应用。
（2）物体检测与识别：物体检测和识别是计算机视觉在自动驾驶、机器人导航等领域的应用。
（3）场景理解与语义分割：场景理解和语义分割是计算机视觉在智慧城市、虚拟现实等领域的应用。
计算机视觉是一门充满挑战和机遇的学科，本课程旨在为学生提供计算机视觉的基本理论、关键技术以及实际应用案例，培养学生具备计算机视觉领域的研究和开发能力，通过学习本课程，学生可以深入了解计算机视觉的奥秘，为未来的职业发展奠定坚实基础。
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