计算机视觉教学大纲彭绍武
2008年计算所计算机视觉高级教程课教学大纲
2008年计算所计算机视觉高级教程课教学大纲
教师介绍
陈熙霖博士，研究员，博士生导师，1984年进入哈尔滨工业大学计算机科学与控制工程系（1985年后为计算机科学与工程系），分别于1988，1991和1994年在哈尔滨工业大学计算机系获工学学士、硕士和博士学位。
毕业后留校工作，先后任讲师(1994)、副教授(1996)、教授(1999)，2001年至2004年先后在德国卡尔斯鲁厄大学信息科学系和美国卡内基梅隆大学计算机学院做访问学者，回国后入选中科院百人计划，进入中国科学院计算技术研究所。
感兴趣的研究领域包括：图像理解与计算机视觉、模式识别、图像处理、多模式人机接口以及数字电视技术等。
先后担任过二十多个相关国际会议的程序委员会委员，获得过三项国家科技进步二等奖和七项省部级科技奖励，(合作)发表论文100多篇。
计算机视觉教学大纲
计算机视觉教学大纲一、引言-计算机视觉的定义和应用领域概述-计算机视觉的历史发展和重要里程碑二、图像处理基础-图像的表示和存储-图像的滤波和增强技术-图像的变换和压缩方法-图像分割和边缘检测三、特征提取与描述-特征的定义和分类-基于灰度的特征提取方法-基于颜色的特征提取方法-基于纹理的特征提取方法-特征的描述和匹配四、目标检测与跟踪-目标检测的基本原理和方法-目标检测的常用技术和算法-目标跟踪的基本原理和方法-目标跟踪的常用技术和算法五、三维视觉-立体视觉的原理和方法-立体匹配和深度估计技术-三维重建和三维建模方法-三维物体姿态估计六、机器学习在计算机视觉中的应用-机器学习的基本概念和方法-机器学习在目标检测中的应用-机器学习在特征提取和描述中的应用-机器学习在图像分割和分类中的应用七、深度学习在计算机视觉中的应用-深度学习的基本原理和模型-深度学习在目标检测和跟踪中的应用-深度学习在图像分类和分割中的应用-深度学习在三维视觉中的应用八、计算机视觉的应用案例-视频监控和安防领域的应用-自动驾驶和无人机领域的应用-医学图像处理和诊断领域的应用-虚拟现实和增强现实领域的应用九、计算机视觉的挑战与未来发展方向-计算机视觉领域的挑战和问题-计算机视觉的未来发展趋势和方向-计算机视觉与其他领域的交叉创新十、课程设计与实践-设计计算机视觉实验和项目-使用计算机视觉工具和库进行实践-计算机视觉竞赛和挑战赛的参与该教学大纲旨在全面介绍计算机视觉的基础理论、常用方法和最新进展，培养学生对计算机视觉的理论研究和应用实践能力。
通过教学内容的学习和实践活动的开展，帮助学生掌握图像处理、目标检测与跟踪、三维视觉、机器学习和深度学习在计算机视觉中的应用等方面的关键技能，为学生未来在计算机视觉领域的研究和工作打下坚实的基础。
计算机视觉-教学大纲
《计算机视觉》教学大纲一、课程信息课程名称：计算机视觉课程类别：素质选修课/专业基础课课程性质：选修/必修计划学时：64计划学分：4先修课程：无选用教材：《计算机视觉》，韩建平，周梦熊，张海平主编，2021年，电子工业出版社教材。
适用专业：本课程可供计算机科学与技术、软件工程、多媒体处理和信号处理等领域中关注计算机视觉、图像处理、模式识别及其应用的工程技术人员人员和科研教学人员学习，也可作为研究生和大学高年级学生学习的课程。
课程负责人：二、课程简介计算机视觉是目前研究最为活跃的领域之一，很多新的技术和方法在计算机视觉中得到了成功的应用。
本课程以计算机视觉相关技术和模型为主线，讨论当前这个领域的传统技术和方法。
本课程叙述了计算机视觉相关的一些基本理论和技术，主要包括人类视觉系统的建模、则D模型和显著性模型、图像的形成过程及相关的坐标交换、图像的底层特征提取与检测、图像中物体运动与关联分析等。
三、课程教学要求体描述。
“关联程度”栏中字母表示二者关联程度。
关联程度按高关联、中关联、低关联三档分别表示为“H”“M”或“L”。
“课程教学要求”及“关联程度”中的空白栏表示该课程与所对应的专业毕业要求条目不相关。
四、课程教学内容五、考核要求及成绩评定注：此表中内容为该课程的全部考核方式及其相关信息。
六、学生学习建议（一）学习方法建议1.依据专业教学标准，结合岗位技能职业标准，通过案例展开学习，将每个项目分成多个任务，系统化地学习。
2.通过每个项目最后搭配的习题，巩固知识点。
3.了解行业企业技术标准，注重学习新技术、新工艺和新方法，根据教材中穿插设置的智能终端产品应用相关实例，对已有技术持续进行更新。
4.通过开展课堂讨论、实践活动，增强的团队协作能力，学会如何与他人合作、沟通、协调等等。
（二）学生课外阅读参考资料《计算机视觉》，韩建平，周梦熊，张海平主编，2021年，电子工业出版社教材。
七、课程改革与建设（1）通俗易懂，方便学习，课程叙述了计算机视觉相关的一些基本理论和技术，主要包括人类视觉系统的建模、JND模型和显著性模型、图像的形成过程及相关的坐标交换、图像的底层特征提驭与检测、图像中物体运动与关联分析等。
计算机视觉_教学大纲_彭绍武
《计算机视觉》教学大纲
课程编号：155336
总学时：48理论课学时：32实验课学时：16
一、课程的性质
二、
帮助学
课程还通
三、
四、课程教学内容
1.计算机视觉理论基础与框架3学时
a)计算机视觉的基本问题
b)视觉悖论与计算机视觉的难点
c)计算机视觉框架
表达与建模，计算与求解，实现
d)计算机视觉应用
2.视觉中的局部特征6学时
a)特征检测与描述子
b)常见的形状、方向梯度和色彩纹理的特征
ShapeContext,SIFT;简介LSS,SURF,GLOH,HOG,ColorMoments等。
c)实时应用中的快速特征
FAST,BRIEF,OBR
d)3D特征简介
e)特征匹配及相关问题
野点去除；距离定义（NNDR）；ROC曲线与正确/错误率；RANSAC
3.物体识别简介3学时
a)视觉模型：产生式模型，描述式模型，判别式模型
b)基于匹配的实例识别
c)
4.
a)
b)
c)
d)
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5.
a)
b)
c)
d)
6.
a)
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c)
d)
e)
五、
1.
2.
3.基于PCL的点云数据处理4学时
4.基于ORB-SLAM的物体扫描4学时
5.。
计算机视觉课程教学大纲
计算机视觉课程教学大纲一、课程简介计算机视觉是计算机科学领域的一个重要分支，它致力于让计算机系统具备人类视觉系统的能力，实现对图像和视频的理解、分析和处理。
本课程将带领学生深入了解计算机视觉的基本理论和应用技术，培养学生的图像处理和模式识别能力，为他们今后在人工智能领域的发展奠定坚实的基础。
二、教学目标1. 掌握计算机视觉的基本概念和原理；2. 熟悉常用的图像处理和分析技术；3. 能够应用计算机视觉技术解决实际问题；4. 培养学生的创新和实践能力。
三、教学内容1. 计算机视觉概述- 计算机视觉的定义和历史发展- 计算机视觉的基本任务和应用领域2. 数字图像处理基础- 数字图像的表示与存储- 图像的增强和滤波- 边缘检测和图像分割3. 特征提取与描述- 图像特征的概念和分类- 霍夫变换及其在图像检测中的应用- 图像描述符和局部特征4. 目标检测与识别- 感兴趣区域检测- 目标定位和识别算法- 目标追踪和运动分析技术5. 三维计算机视觉- 立体视觉基础- 三维重建和视觉SLAM技术- 深度学习在三维视觉中的应用四、教学方法1. 理论讲授：讲解计算机视觉的基本理论和方法；2. 实践操作：开展图像处理和分析实验，提升学生的实践能力；3. 课程设计：组织学生开展计算机视觉项目设计，培养其独立思考和解决问题的能力；4. 案例分析：引导学生深入了解计算机视觉在各领域的应用案例。
五、考核方式1. 平时成绩（包括课堂参与和作业）占总成绩的30%；2. 实验及项目报告占总成绩的40%；3. 期末考试占总成绩的30%。
六、教材及参考书目教材：《计算机视觉：算法与应用》参考书目：1. Richard Szeliski, "Computer Vision: Algorithms and Applications"2. David A. Forsyth, Jean Ponce, "Computer Vision: A Modern Approach"七、师资力量本课程将由计算机视觉领域资深教授授课，具备丰富的理论知识和实践经验，能够为学生提供专业的指导和支持。
《计算机视觉》课程教学大纲.
《计算机视觉》课程教学大纲课程编号：50420031课程名称：计算机视觉英文名称：Computer Vision课程类别：专业限选课学分：2学时：40开课学期：二开课周次：11-20开课教研室：自动化系计算机控制教研室任课教师及职称：刘禾教授先修课程：图像处理与分析适用专业：模式识别与智能系统、控制理论与控制工程课程目的和基本要求：课程设置的目的使硕士研究生掌握介绍计算机视觉的基本理论和基本方法。
通过课程学习要求学生觉掌握的计算机视觉基本理论与方法以及计算机视觉的一些典型应用，了解国内外最新研究成果。
通过本课程学习使学生掌握计算机视觉的基本概念、基本理论和方法，初步具有运用相应理论解决实际问题的能力。
课程主要内容：全部课程内容分九章，各章具体内容、学时分配如下：第一章概述（2 学时）内容：计算机视觉的基本概念，Marr视觉计算理论，成像几何基础，计算机视觉的应用。
第二章人类视觉（2 学时）内容：人类视觉简介，视觉信息的多层处理。
第三章边缘检测（4 学时）内容：经典微分算子的边缘检测、LOG滤波器与马尔－希尔德累思边缘检测算子、多灰度图像的边缘聚焦法、坎尼边缘检测算子和基于梯度信息的自适应平滑滤波。
第四章明暗分析（2 学时）内容：图像辐射图，表面方向，反射图，由图像明暗恢复形状。
第五章深度分析（4 学时）内容：三维感知基本理论和方法，立体成像原理，被动立体测定技术和主动立体测定技术。
第六章标定问题（6 学时）内容：图像表征与摄像机标定，其中包括透视投影变换、摄像机的标定、摄像机的运动控制模型，双目立体标定。
第七章三维场景表示（4 学时）内容：三维空间曲面的表示，曲面分割等。
第八章二维运动图像分析（4 学时）内容：图像运动特征提取的基本方法，由局部光流恢复结构与运动参数估计，基于块的运动分析。
第九章三维运动估计（4 学时）内容：三维运动与结构估计、由运动与立体观测恢复3—D结构和基于生物视觉运动感知原理的多速度运动检测；基于CAD模型的三维机器视觉。
计算机视觉课程大纲
计算机视觉（Computer Vision）是计算机科学领域中的一个重要分支，涉及到使计算机能够理解和解释视觉信息的任务。
以下是一份典型的计算机视觉课程大纲，具体内容可能因学校和教授而异，但通常包括以下主题：### 第一部分：基础概念和图像处理1. **导论**- 计算机视觉的定义和应用领域- 发展历史和里程碑2. **数字图像基础**- 像素、分辨率和颜色模型- 图像获取和表示3. **图像处理基础**- 线性滤波和非线性滤波- 图像增强和降噪技术### 第二部分：特征提取和描述4. **特征提取**- 边缘检测、角点检测- 尺度空间理论5. **特征描述**- SIFT、SURF、ORB等特征描述算法- 特征匹配方法### 第三部分：几何视觉6. **相机几何**- 相机模型- 三维几何和二维投影7. **相机标定**- 内参数和外参数- 相机标定方法### 第四部分：深度学习在计算机视觉中的应用8. **深度学习基础**- 神经网络、卷积神经网络（CNN）等- 深度学习在计算机视觉中的优势9. **目标检测和物体识别**- 目标检测算法（如YOLO、Faster R-CNN） - 物体识别任务和技术### 第五部分：图像分割和理解10. **图像分割**- 基于区域的分割- 基于边缘的分割11. **图像理解**- 图像分类和语义分割- 图像场景理解### 第六部分：高级主题12. **三维计算机视觉**- 点云处理- 三维重建13. **视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）**- 基本概念- 视觉SLAM系统### 第七部分：应用和案例研究14. **计算机视觉在实际应用中的案例**- 图像识别在医疗领域的应用- 视觉导航和无人驾驶等案例### 第八部分：最新研究和发展15. **计算机视觉领域的最新研究进展**- 强化学习在计算机视觉中的应用- 可解释性和公平性等热门主题### 实验和项目- 课程可能包括实验和项目，以帮助学生应用所学知识，并在实际问题中解决计算机视觉挑战。
计算机视觉 教学大纲
计算机视觉教学大纲
摘要：
一、计算机视觉简介
二、计算机视觉的基本原理
三、计算机视觉的应用领域
四、计算机视觉的发展历程
五、计算机视觉的未来发展趋势
正文：
计算机视觉是一门研究如何使机器能够“看”的科学。
它通过使用计算机和各种传感器来代替人眼，对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。
计算机视觉的基本原理是通过光学、电子学和数学等学科的交叉，实现对图像的获取、处理、分析和理解。
其核心是图像处理技术，包括图像预处理、图像增强、图像分割、特征提取和图像识别等。
计算机视觉的应用领域非常广泛，包括无人驾驶、智能家居、医疗健康、工业制造、安防监控等。
其中，无人驾驶是计算机视觉应用最为广泛的领域之一，通过计算机视觉技术，无人驾驶汽车可以实现自主导航、环境感知、路径规划等功能。
计算机视觉的发展历程可以追溯到上世纪50 年代，当时的主要研究集中在图像的分析和识别。
随着技术的不断进步，计算机视觉逐渐发展成为了一个
涉及多个学科的综合性学科，包括计算机科学、工程学、物理学、数学和神经科学等。
未来，计算机视觉将继续保持高速发展态势，并逐渐向更加智能化、精细化的方向发展。
例如，通过深度学习等人工智能技术，计算机视觉可以实现更加准确的目标检测和识别，以及更加精细的图像分割和分析。
此外，随着5G 技术的普及，计算机视觉的应用场景将更加丰富，例如远程医疗、智能交通等。
总之，计算机视觉是一个充满挑战和机遇的领域。
计算机视觉 教学大纲
计算机视觉教学大纲
摘要：
一、课程性质、目的和任务
二、课程内容与教学要求
三、教学方法与手段
四、课程考核方式
正文：
一、课程性质、目的和任务
计算机视觉课程是针对全日制本科空间信息工程、摄影测量与遥感等专业开设的必修专业基础课。
通过本课程的学习，旨在培养学生掌握计算机视觉的基本概念、方法、原理及应用，提高学生在实际应用中的动手能力和创新能力，为后续学习数字摄影测量、遥感和地理信息系统等专业课程打下坚实基础。
二、课程内容与教学要求
本课程的主要内容包括：计算机视觉的基本原理、数字图像处理技术、特征提取与匹配、目标检测与跟踪、三维重建等方面的知识。
教学要求学生能够熟练运用相关理论和方法解决实际问题，培养学生的实际操作能力和创新思维。
三、教学方法与手段
采用讲授、实验、讨论相结合的教学方法，注重培养学生的实际动手能力和创新意识。
借助多媒体教学手段，如PPT、视频等，辅助讲解重点、难点知
识。
同时，充分利用实验室资源，开展实践性教学，使学生能够在实际操作中掌握计算机视觉的相关技术。
四、课程考核方式
课程考核分为期中、期末两次，分别占课程总成绩的30%和70%。
期中考试主要测试学生对课程内容的掌握程度，期末考试以笔试和实践操作相结合的方式进行，全面评价学生的理论知识和实际操作能力。
此外，课堂表现、作业和实验报告也将作为课程总成绩的组成部分，以激励学生积极参与课堂教学活动。
计算机视觉课程大纲
计算机视觉课程大纲
计算机视觉课程大纲主要包括以下内容：
1. 介绍计算机视觉的概念和应用领域：介绍计算机视觉的基本概念，以及计算机视觉在图像处理、模式识别、机器学习等领域中的应用。
2. 图像处理基础：介绍图像的表示和处理方法，包括灰度变换、滤波、边缘检测、图像增强等基本的图像处理算法。
3. 特征提取和描述：介绍常用的图像特征提取和描述方法，包括边缘检测、角点检测、纹理特征、颜色特征等，以及基于局部特征的描述方法。
4. 图像分割和对象识别：介绍常用的图像分割和对象识别算法，包括基于阈值、边缘、区域的分割方法，以及基于特征匹配、机器学习的对象识别方法。
5. 目标跟踪和运动分析：介绍目标跟踪和运动分析的基本概念和算法，包括基于特征点、颜色、形状的目标跟踪方法，以及基于光流、背景建模的运动分析方法。
6. 三维视觉：介绍三维视觉的基本原理和算法，包括立体匹配、深度估计、三维重建等方法。
7. 深度学习在计算机视觉中的应用：介绍深度学习在计算机视觉中的应用，包括卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模
型在图像分类、目标检测、语义分割等任务中的应用。
8. 实践项目：开展实践项目，通过实践来巩固所学的计算机视觉算法和技术。
课程大纲根据具体情况可能会有所调整和补充，以上只是一个大致的框架。
部编教材《计算机视觉技术》教学设计
部编教材《计算机视觉技术》教学设计
本文主要介绍《计算机视觉技术》课程的教学设计。
本课程内容包括计算机视觉基本概念及算法、计算机视觉应用、计算机视觉系统。
教学目标
1. 理解计算机视觉基本概念及算法；
2. 掌握计算机视觉应用；
3. 能够设计和实现计算机视觉系统；
教材选择
本课程选择部编教材《计算机视觉技术》。
该书覆盖面广，内容着眼于实践应用，与本课程教学目标相符。
同时，该书在讲解算法原理和应用实例时均有详细解释和实践演示，在教学中能够起到很好的辅助作用。
教学方法和手段
本课程采用讲授理论知识与实践操作相结合的教学方法。
理论
授课通过PPT课件与案例分析相结合，辅以实际场景模拟演示视频，使学生更好地理解与掌握知识点。
实践操作通过编写程序，完成实
现一个小型计算机视觉系统的设计，帮助学生将理论知识应用到实
际中去。
教学手段包括PPT课件、实验材料（包含编程软件和相关资料）、实践操作视频及辅助阅读材料。
教学流程
本课程教学流程包括以下步骤：
1. 计算机视觉基本概念及算法讲解；
2. 计算机视觉应用案例分析；
3. 计算机视觉系统设计与实现。
教学评估与考核
本课程采用“学生自我评价+教师评价”的考核方法。
学生通过完成一个小型计算机视觉系统的设计与实现，并提交相关文档，进行自我评价。
教师根据学生提交的实验文档，进行评价与得分。
教学总结
总体而言，本课程是一门注重实践的计算机视觉课程。
通过本课程的学习，学生能够全面了解计算机视觉的基本概念、算法、应用及设计实现过程，并具备一定的实践操作能力。
深圳大学 计算机视觉 硕士研究生课程教学大纲
学
内
容
1、计算机视觉概述：计算机视觉的基本概念，计算机视觉的发展与方法。
3、射影几何的基本介绍及几何元素的数学表达方法。
4、各种摄像机模型与适用不同任务的摄像机定标方法。
5、立体视觉方法。使用双摄像机得到的图像恢复三维物体深度信息的方法。
6、运动分析问题的数学基础：运动与不确定性描述。
《计算机视觉－计算理论与算法基础》马颂德张正友
科学出版社1998
必
读
书
目
参
考
文
献
目
录
思
考
讨
论
题
教学方法及形式
讲授为主，讨论为辅。
学时分配进度安排
每周三学时
教材（作者、出版社及出版时间）
《Multiple View Geometry in Computer Vision》Richard Hartley
andAndrewZissermanCambridgeUniversityPress 2000
硕士研究生课程教学大纲
授课教师
汤建良
性别
男
职称
讲师
所在单位
理学院
授课对象
硕士研究生
授课名称
计算机视觉（Computer Vision）
授课时数
60
课程类别
学位
考试方式
考试
课
程
目
标
计算机视觉是人工智能领域的一个重要部分，它的研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力。计算机视觉是以图象处理技术、信号处理技术、概率统计分析、计算几何、神经网络、机器学习理论和计算机信息处理技术等为基础，通过计算机分析与处理视觉信息；通过本课程的学习，使学生掌握计算机视觉的基本概念、基本原理、基本分析方法和算法，具有初步设计、实现计算机视觉中比较简单的算法的能力，从而为学生进一步从事该方向的学习与研究工作打下基础。
《计算机视觉与空间技术》教学大纲
《计算机视觉与空间技术》教学大纲一、课程基本信息1．课程代码：211281002．课程中文名称：计算机视觉与空间技术课程英文名称：Computer vision and space technology3．面向对象：信息工程专业4．开课学院（课部）、系（中心、室）：信息工程学院信息工程系5．总学时数：40讲课学时数：40，实验学时数：06．学分数：2.57．授课语种：中文，考试语种：中文8．教材：伯特霍尔德·霍恩，王亮，蒋欣兰，机器视觉，中国青年出版社2014年8月1日二、课程内容简介《计算机视觉与空间技术》是一门涉及多个交叉学科领域的课程。
本课程侧重于图像理解和计算机视觉中的基本理论，主要对图像处理、目标识别以及计算机视觉方面的理论，及基于计算机视觉的虚拟现实、空间三维重建及可视化技术的应用进行系统介绍。
三、课程的地位、作用和教学目标计算机视觉是自二十世纪六十年代中的期迅速发展起来的一门新学科。
计算机视觉是计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。
主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。
计算机视觉将在工农业生产，地质学，天文学，气象学，医学及军事学等等领域有着极大潜在的应用价值，所以它在国际上越来越受到重视，以及其应用前景广泛。
目标是使学生学习了本课程之后，对图像理解和计算机视觉的基本理论，尤其是图像处理的概念、基本原理以及解决问题的基本思想方法有一个较为全面的了解和领会；学习计算机视觉的基本理论和技术，了解各种智能图像处理与计算机视觉技术的相关应用；具备解决智能化检测与识别、控制等应用问题的初步能力，为以后从事模式识别、基于CV的空间三维重建、虚拟现实、多媒体技术等领域的研究与开发工作打下扎实的基础。
四、与本课程相联系的其他课程为了学好本课程，学生应先修：高等数学、概率论、离散数学；高级语言程序设计、面向对象程序设计、数据结构、算法与分析等课程、信号与系统、数字信号处理等课程。
计算机视觉课程教学大纲
计算机视觉课程教学大纲一、课程介绍计算机视觉课程是一门旨在介绍和教授计算机如何模仿人类视觉能力的课程。
通过该课程，学生将学习计算机视觉的基本概念、技术和应用。
本课程将通过理论讲解、实践项目和案例分析等方式，培养学生在计算机视觉领域的知识和技能。
二、课程目标本课程的目标是：1. 熟悉计算机视觉的基本概念、原理和算法；2. 掌握计算机视觉中的图像处理、特征提取和模式识别等技术；3. 理解计算机视觉在实际应用中的挑战和限制；4. 培养学生在计算机视觉领域的创新思维和问题解决能力。
三、课程内容1. 图像处理基础- 数字图像的基本概念和表示方法- 图像增强和滤波技术- 图像分割和边缘检测- 彩色图像处理2. 特征提取和表示- 兴趣点检测和描述子- 图像特征的数学表示- 主成分分析和线性判别分析3. 目标检测和识别- 模板匹配和相关性滤波- 特征匹配和目标定位- 分类器的训练与应用4. 三维视觉- 三维重建和摄像几何- 立体视觉的基本原理- 深度估计和体素表示5. 视觉跟踪和动态分析- 目标跟踪的算法和方法- 运动估计和动作分析- 视频监控和事件检测6. 高级计算机视觉应用- 人脸检测和识别- 视频内容分析和智能检索- 视觉导航和增强现实四、教学方法1. 理论讲解：通过课堂讲解，介绍计算机视觉的基本概念和算法，以及相关技术的发展和应用。
2. 实践项目：安排实践项目，让学生亲自动手实践，并在实践中掌握和应用所学的计算机视觉技术。
3. 案例分析：选取典型的计算机视觉案例进行分析，让学生理解计算机视觉在实际应用中的挑战和限制，并探讨解决方案。
五、考核方式1. 平时成绩：包括课堂参与、作业完成情况等。
2. 实践项目：完成指定的实践项目，并进行展示和评估。
3. 期末考试：对课程的理论知识进行考核。
六、参考教材1. Richard Szeliski. "Computer Vision: Algorithms and Applications." Springer, 2010.2. David Forsyth, Jean Ponce. "Computer Vision: A Modern Approach." Prentice Hall, 2002.七、备注本课程需要学生具备基本的图像处理和编程知识，建议先修习相关课程。
计算机视觉课程教学大纲
计算机视觉课程教学大纲一、课程概述计算机视觉是计算机科学领域的一个重要分支，旨在使计算机具备模仿人类视觉的能力。
本课程旨在介绍计算机视觉的基本概念、技术和应用，并提供实践机会以加强学生的实际操作能力。
二、学习目标1. 理解计算机视觉的基本原理和算法。
2. 掌握计算机视觉技术在图像处理、目标检测和识别等方面的应用。
3. 学会使用相关编程工具和库进行计算机视觉任务的开发和实现。
4. 培养创新思维和问题解决能力，能够独立进行计算机视觉项目的设计和开发。
三、课程大纲1. 图像处理基础- 像素、颜色空间和图像特征- 图像滤波、增强和去噪- 直方图均衡化和颜色转换- 图像分割和边缘检测2. 特征提取和描述- 尺度空间和兴趣点检测- 特征描述算法（SIFT、SURF等）- 特征匹配和重建3. 目标检测与识别- 目标检测的基本概念和方法- Haar特征和级联分类器- 图像分类和深度学习方法- 目标跟踪和行为分析4. 三维视觉- 三维重建和立体匹配- 摄像机标定和姿态估计- 深度传感器和点云处理5. 计算机视觉应用- 人脸检测与识别- 视频分析与视频跟踪- 视觉SLAM（同时定位与地图构建） - 医学图像处理与辅助诊断四、实践项目本课程将结合实践项目，供学生运用所学知识解决实际问题，并提供指导和反馈。
五、评估方式1. 平时表现与作业（30%）：包括课堂讨论、作业完成情况等。
2. 实践项目（40%）：根据项目难度、创新性、完成度等进行评估。
3. 期末考试（30%）：对学生对整个课程内容的掌握情况进行考察。
六、教材与参考资料1. 主教材：- Richard Szeliski. "Computer Vision: Algorithms and Applications" (第二版)，Springer出版社，2010年。
2. 参考资料：- Simon J. D. Prince. "Computer Vision: Models, Learning, and Inference"，Cambridge出版社，2012年。
计算机视觉 课程大纲
计算机视觉课程大纲
计算机视觉课程大纲主要包括以下几个部分：
1.计算机视觉概述：介绍计算机视觉的基本概念、发展历史、相关学科、应用领域和研究方向等。
2.图像基础：介绍图像的类别、表达、显示和存储等基本知识，以及像素的概念和联系。
3.照明模型与颜色模型：介绍照明模型和颜色模型的基本原理和应用，包括RGB、HSV、Lab等颜色空间。
4.图像采集与传输：介绍图像采集的原理和设备，以及图像传输的基本技术和协议。
5.图像处理与分析：介绍图像处理和分析的基本算法和技术，包括滤波、边缘检测、直方图处理、图像分割等。
6.特征提取与描述：介绍特征提取和描述的基本方法和技术，包括SIFT、SURF、ORB等特征检测算法。
7.图像分类与目标检测：介绍图像分类和目标检测的基本算法和技术，包括支持向量机、神经网络等分类算法，以及基于特征的目标检测算法。
8.语义分割与场景理解：介绍语义分割和场景理解的基本算法和技术，包括条件随机场、深度学习等方法。
9.实践项目与综合应用：学生可以根据自己的兴趣选择实践项目，进行综合应用和实践，包括人脸识别、物体跟踪、自动驾驶等方向。
以上是计算机视觉课程大纲的简要介绍，具体的教学内容和教学方法可以根据不同的学校和教师进行适当的调整和补充。
计算机视觉 教学大纲
计算机视觉教学大纲计算机视觉是一门研究如何让计算机从图像或视频中获取有价值信息的学科。
在当今信息技术领域中，计算机视觉技术具有广泛的应用前景，如自动驾驶、智能监控、机器人视觉等。
本教学大纲旨在帮助学生掌握计算机视觉领域的基本概念、技术与应用，培养学生解决实际问题的能力。
教学内容分为五个部分：一、引言本部分简要介绍计算机视觉的起源、发展历程以及现状，使学生对计算机视觉有一个宏观的认识。
此外，还将阐述本课程的教学目标、意义以及学习方法，帮助学生建立学习策略。
二、基本概念与技术本部分是计算机视觉的基础知识，包括图像处理、特征提取与匹配、目标检测与跟踪等内容。
通过学习这些知识，学生可以熟练掌握计算机视觉领域的基本原理和方法，为后续学习高级主题打下基础。
三、高级主题本部分涉及深度学习、神经网络、计算机视觉任务优化与评估等内容。
学生将通过学习这些高级主题，了解计算机视觉领域的最新研究动态，培养创新意识。
四、实践与项目本部分为学生提供实验和实践项目，使学生能够将所学知识应用于实际问题中。
实践项目包括图像识别系统、实时目标跟踪系统、基于深度学习的计算机视觉系统等，旨在培养学生解决实际问题的能力。
五、总结与展望本部分对整个课程进行总结，梳理所学知识，帮助学生建立完整的知识体系。
此外，还将介绍计算机视觉领域的发展趋势和前沿技术，激发学生的学习兴趣和动力。
通过本课程的学习，学生将能够：1.掌握计算机视觉领域的基本概念、技术与应用；2.运用所学知识解决实际问题；3.了解计算机视觉领域的发展趋势和前沿技术。
本教学大纲力求突出可读性和实用性，使学生能够轻松掌握计算机视觉领域的核心知识。
在教学过程中，教师应注重理论与实践相结合，培养学生的创新能力和实践能力。
《计算机视觉》课程教学大纲
《计算机视觉》课程教学大纲课程名称：计算机视觉课程类别：任意选修课适用专业：电子信息工程考核方式：考查总学时、学分：24学时1.5学分一、课程性质、教学目标计算机视觉是电子信息工程专业的一门任意选修课，旨在拓宽学生的专业和学术视野，引导学生了解掌握计算机视觉领域基础知识和热点方向，为后续从事相关工作或学术研究奠定基础。
计算机视觉是一门研究用计算机来实现人类视觉功能的学科，其研究目标是使得计算机能够对目标进行分割、分类、识别、检测、跟踪和决策等。
计算机视觉是人工智能领域的重要领域，在工业界有广泛的应用前景，也是科学研究中的一个富有挑战性的研究方向，它包含领域广，综合性强，涉及图像处理、模式识别、计算机科学、统计学、神经生理学和认知科学等多门学科。
通过本课程的学习，使学生了解计算机视觉的发展和应用，掌握学科基础知识和经典算法，培养分析解决相关问题的能力，为后续从事相关工作或学术研究奠定基础。
具体课程教学目标如下：课程教学目标1：了解计算机视觉的发展历史、相关学科、应用领域和研究方向，培养学生学习兴趣，引导学生关注学科前沿和业界动态。
课程教学目标2：掌握基本的图像预处理和特征提取的原理和方法；掌握卷积神经网络的相关知识（损失函数、正则化和梯度下降优化算法等）；为后续内容提供基础。
课程教学目标3：掌握图像分类、目标检测、语义分割、场景理解和图像生成等的原理和经典算法，使学生具备基本的方向知识和研究方法，并能够自主拓展学习或解决相关问题。
课程教学目标与毕业要求对应的矩阵关系二、课程教学要求因计算机视觉涉及领域广、研究方向多、发展日新月异，本课程选取前沿技术深度学习为切入点，讲授计算机视觉的基础知识和基于深度学习的图像分类、目标检测、语义分割、场景理解和图像生成等的原理和经典算法。
执行本大纲应注意的问题：1、计算机视觉基础知识中，涉及大量的数字图像处理知识，包含较多复杂公式，在教学过程中要注重原理，深入浅出；2、本课程的实践性较强,在教学过程中要突出理论与实践的联系，注重培养学生实践能力和综合解决问题的能力；3、计算机视觉涉及领域广、研究方向多，课程课时有限，在深度和广度不能全面覆盖，在教学过程中，要引导学习自主学习，探究感兴趣方向；4、计算机视觉是目前最为前沿和热门的研究方向之一，在教学过程中，要注意知识的更新和补充，并引导学生关注前沿动态、阅读相关论文、组织讨论分享，提高学生的科技素养。
数字媒体处理技术_教学大纲_彭绍武.doc
《数字媒体处理技术》教学大纲课程编号：155328总学时：48 理论课学时：32 实验课学时：16一、课程的性质本课程为面向软件学院本科生开设的专业方向课，针对本科高年级学生具备较完整的计算机专业基础知识前提下，衔接计算机基础与多媒体处理专业知识的课程。
二、课程的目的与教学基本要求课程的目的本课程引导学生深入了解语音、图像、视频为代表的多媒体对象的基本概念与基本模型，熟练掌握多媒体对象的操纵方法，使用方法与处理方法，并且综合掌握几种典型多媒体应用的模型原理与算法实现。
教学基本要求多媒体技术具有知识点多，涉及面广，应用与实践性强的特点。
教师讲解应该把握住每个章节的知识域、基本概念，基本原理与模型，实现方法及应用。
做到让学生在了解知识域内的基本概念后能顺利衔接到相关知识的实现或使用。
三、课程适用专业软件工程相关专业四、课程教学内容1.多媒体处理基本知识4学时a）多媒体基本概念与应用场景b）脚本语言介绍c）多媒体开发与设计工具d）网络环境的多媒体对象传输2.图形图像处理 8学时a）图像原理电磁波谱与成像；色彩学与色彩空间；b）图形、图像数据表达与文件格式：位图与色彩表；BMP/TIFF图像格式；矢量图形表达与文件格式；EXIF数据c）常见图像编码与压缩算法无损编码格式（RLC, VLC,字典编码，算术编码）；JPEG压缩算法；小波与EZW3.声学及语音处理8学时a）声学基本概念b）室内声场混响时间，声场模拟方法和软件c）音频技术：均衡，变声变调，混音，混响，平衡与降噪d）语音信号处理：语音编码，语音合成，语音识别与端点检测e）虚拟声原理与应用听觉机理（听阈、掩蔽与定位激励），虚拟声重放三大技术4.视频处理8学时a）视频数据格式视频通道；视频色彩采样；b）运动补偿，视频压缩及编码运动补偿与跟踪；MPEG压缩；H.261/H.263/H.265编码c）数字广播与数字视频标准d）前/背景建模与视频分割5.多媒体内容检索2学时a）图像内容检索b）其它多媒体对象内容检索c）内容检索平台要素6.交互式传感器介绍与应用2学时a）深度传感器原理介绍b）动作捕捉设备介绍c）VR/AR系统及应用五、实践教学内容1.交互式程序设计与多线程开发4学时要点：多线程编程方法，事件与消息响应，交互界面设计内容：图像变换与滤波的应用程序设计形式：实验室，个人完成2.面向GPU的多核编程方法4学时要点：GPU编程基本原理，基于CUDA/OPENCL的编程方法，多核程序性能评价内容：图像变换与滤波的应用程序设计形式：实验室，个人完成要求：沿用实验1的程序框架，并作性能对比3.声学及语音处理应用4学时要点：音频、虚拟声处理软件及开发库的学习与使用内容：1.语音处理：降噪与变声；2虚拟声与VR；形式：实验室，个人完成要求：沿用实验1、2的多核、多线程开发方法4.3D动漫电影创作2学时要点：三维建模、动作绑定、影音内容创作内容：3D动漫小电影制作形式：开放式，小组完成，大作业汇报要求：电影有完整内容情节，格调高雅，具备自建3D模型，并作骨骼设计与动作绑定5.交互式应用设计2学时要点：交互式传感器的使用，动作与手势识别内容：基于交互式传感器的3D交互应用形式：开放式，设备借出，小组完成，大作业汇报要求：沿用实验4的3D模型与场景，设计成交互式应用。
基于图语法的视觉知识表达与标注图像数据库
基于图语法的视觉知识表达与标注图像数据库
彭绍武;刘乐元;杨雄;桑农
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2009(026)002
【摘要】莲花山数据集采用与或图作为视觉知识模型,实现对客观世界中视觉模式的多层次表达,从而将多种标注任务统一到图像语法模型框架下.配套数据库通过两层模型分别管理视觉模型与标注数据,提供了灵活方便的数据导入、管理、查阅、输出功能,这是其他数据集所不具备的.最后给出基于该数据集标注结果的内容检索实验,该算法加入到标注工具中,作为一种自动功能用于辅助加速人工标注过程.【总页数】5页(P747-751)
【作者】彭绍武;刘乐元;杨雄;桑农
【作者单位】华中科技大学,图像识别与人工智能研究所,武汉,430074;莲花山计算机视觉和信息科学研究院,湖北鄂州,436000;华中科技大学,图像识别与人工智能研究所,武汉,430074;莲花山计算机视觉和信息科学研究院,湖北鄂州,436000;华中科技大学,图像识别与人工智能研究所,武汉,430074;莲花山计算机视觉和信息科学研究院,湖北鄂州,436000;华中科技大学,图像识别与人工智能研究所,武汉,430074【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.一种基于视觉记忆的图像特征提取及语义标注方法 [J], 刘义红
2.基于知识表达的参数化尺寸标注机理研究与实现 [J], 陆国栋;吴中奇;黄长林
3.基于标注和算法生成的平庸
——人工智能视觉应用 [J], 陈亚建
4.基于标注和算法生成的平庸——人工智能视觉应用 [J], 陈亚建
5.基于SECI模型的课程体系知识创造研究
——以《时装视觉表达》课程为例 [J], 王田
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《计算机视觉》教学大纲
课程编号：155336
总学时：48理论课学时：32实验课学时：16
一、课程的性质
本课程为面向软件学院本科生开设的专业方向课，针对本科高年级学生，学习完整的计算机视觉基础理论。
要求学生熟悉数字信号与多媒体对象、尤其是图像的处理方法。
建议选修、非必要的前置课程可包括：数字媒体处理技术，图形图像智能分析技术，人工智能，机器学习等。
二、课程的目的与教学基本要求
课程的目的
计算机视觉是当前人工智能最重要的研究方向，本课程介绍计算机视觉的基本问题，帮助学生掌握该领域的基本概念，基础知识和基本方法，为从事相关领域研究打开一扇大门。
课程还通过经典文献阅读、经典算法与应用的验证，锻炼学生在计算机科学领域的学习与探索能力。
教学基本要求
计算机视觉的知识点及涉及相关领域较多，实践与应用性强。
教师讲解应该把握住每个专题的核心脉络与目标，讲解清楚代表性模型、方法的原理与思路，并结合典型应用，让学生在了解知识域内的基本问题后，能顺利衔接到相关的实践验证环节。
三、课程适用专业
软件工程相关专业
四、课程教学内容
1.计算机视觉理论基础与框架3学时
a)计算机视觉的基本问题
b)视觉悖论与计算机视觉的难点
c)计算机视觉框架
表达与建模，计算与求解，实现
d)计算机视觉应用
2.视觉中的局部特征6学时
a)特征检测与描述子
b)常见的形状、方向梯度和色彩纹理的特征
ShapeContext,SIFT;简介LSS,SURF,GLOH,HOG,ColorMoments等。
c)实时应用中的快速特征
FAST,BRIEF,OBR
d)3D特征简介
e)特征匹配及相关问题
野点去除；距离定义（NNDR）；ROC曲线与正确/错误率；RANSAC
3.物体识别简介3学时
a)视觉模型：产生式模型，描述式模型，判别式模型
b)基于匹配的实例识别
c)基于词袋的类别识别
4.几何配准与运动结构6学时
a)立体视觉与几何原理
b)姿态估计（外标定）与摄像机标定（几何参数内标定）
c)基于特征序列的运动到结构恢复（SFM）
d)光束平差法（BundleAdjuctment）
e)稠密运动估计（光流，KLT）
f)增强现实应用
5.立体对应与3D重建7学时
a)极线几何
b)稠密与稀疏对应
c)深度计算
d)点云、体与表面重建
6.基于视觉的SLAM 7学时
a)从SFM、PTAM到v-SLAM的演进与对比
b)典型v-SLAM算法的架构分析
c)闭环与全局优化
d)基于卡尔曼滤波的IMU数据融合
e)重建后的3D分割、识别与场景理解问题
五、实践教学内容
1.局部特征检测与匹配4学时
2.手机摄像头标定与AR应用设计4学时
3.基于PCL的点云数据处理4学时
4.基于ORB-SLAM的物体扫描4学时。