本文目录导读：
课程概述
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的学科，本课程旨在让学生掌握计算机视觉的基本理论、技术方法以及应用实践，培养学生具备独立进行计算机视觉研究的能力。
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1、计算机视觉基础知识
- 图像与视频基本概念
- 图像处理基础
- 图像采集与传输技术
2、图像预处理
- 图像增强
- 图像去噪
- 图像分割
3、特征提取与描述
- 基于颜色、纹理、形状的特征提取
- 特征描述方法与选择
- 特征选择与降维
4、机器学习与模式识别
- 监督学习与非监督学习
- 支持向量机（SVM）
- 随机森林与集成学习
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- 神经网络与深度学习
5、目标检测与跟踪
- 目标检测算法（如R-CNN、SSD、YOLO）
- 目标跟踪算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波、基于深度学习的跟踪）
- 实时目标检测与跟踪
6、3D视觉与重建
- 3D重建基本原理
- 基于单目、双目和立体视觉的3D重建方法
- 点云处理与处理
7、人脸识别与生物特征识别
- 人脸识别技术
- 生物特征识别技术（如指纹、虹膜、人脸）
- 识别算法与系统设计
8、计算机视觉应用
- 图像检索与内容理解
- 视频分析与应用
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- 计算机视觉在安防、医疗、交通等领域的应用
教学方法
1、理论与实践相结合：课程注重理论教学与实际应用相结合，使学生能够在掌握基本理论的基础上，具备解决实际问题的能力。
2、项目驱动：通过设计一系列实际项目，让学生在项目中运用所学知识，提高解决实际问题的能力。
3、案例分析：通过分析经典案例，使学生了解计算机视觉技术的应用现状和发展趋势。
4、实验与仿真：利用实验室资源和仿真软件，让学生亲自动手进行实验，加深对理论知识的理解。
5、讨论与交流：鼓励学生积极参与课堂讨论，分享自己的观点和见解，提高团队协作能力。
课程考核
1、平时成绩：包括课堂表现、作业完成情况等，占总成绩的30%。
2、实验报告：要求学生完成实验项目，撰写实验报告，占总成绩的30%。
3、期末考试：通过笔试或机试，检验学生对课程知识的掌握程度，占总成绩的40%。
课程特色
1、实践性强：课程注重理论与实践相结合，培养学生解决实际问题的能力。
2、案例丰富：通过分析经典案例，使学生了解计算机视觉技术的应用现状和发展趋势。
3、团队合作：鼓励学生积极参与课堂讨论和项目实践，提高团队协作能力。
4、跨学科：课程涉及计算机科学、数学、物理学等多个学科，培养学生跨学科思维。
本课程旨在培养学生掌握计算机视觉的基本理论、技术方法以及应用实践，为我国计算机视觉领域培养高素质人才。
标签： #计算机视觉课程大纲内容
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