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文档简介

1、精选优质文档-倾情为你奉上计算机视觉教学大纲课程编号：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

2、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Shape

3、Context, SIFT; 简介LSS,SURF, GLOH, HOG, Color Moments等。c) 实时应用中的快速特征FAST, BRIEF, OBRd) 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；RANSAC3. 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（Bundle Adjuctment）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SLAM7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

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