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《计算机视觉课程标准》
课程基本信息
1、课程名称：计算机视觉
2、课程代码：[具体代码]
3、课程类型：专业核心课
4、学分：[X]学分
5、学时：[总学时]，其中理论学时[理论学时数]，实验学时[实验学时数]
6、适用专业：计算机科学与技术、人工智能、自动化等相关专业
课程性质与任务
（一）课程性质
计算机视觉是一门融合了计算机科学、数学、物理学和生物学等多学科知识的交叉学科，旨在使计算机能够理解和分析图像或视频中的内容，如同人类视觉系统一样，本课程在相关专业的课程体系中处于核心地位，为学生后续从事人工智能、智能监控、图像识别等领域的工作奠定坚实的基础。
（二）课程任务
1、使学生掌握计算机视觉的基本概念、原理和方法，包括图像的获取、预处理、特征提取、目标检测、识别与跟踪等。
2、培养学生运用计算机视觉算法解决实际问题的能力，通过实验和项目实践，让学生熟悉常用的计算机视觉工具和库的使用。
3、引导学生了解计算机视觉领域的前沿研究成果和发展趋势，激发学生的创新思维和科研兴趣。
课程目标
1、知识目标
- 理解计算机视觉系统的基本组成结构和工作流程。
- 掌握图像的表示方法，如灰度图像、彩色图像的矩阵表示，以及图像的基本运算。
- 深入学习图像预处理技术，包括滤波、增强、边缘检测等算法的原理和实现。
- 掌握特征提取方法，如SIFT、SURF、HOG等特征的计算和应用。
- 熟悉目标检测、识别和跟踪的经典算法，如Haar - like特征结合Adaboost的目标检测算法、基于卷积神经网络（CNN）的目标识别算法等。
2、能力目标
- 能够运用所学的计算机视觉算法，使用编程语言（如Python）和相关库（如OpenCV）开发简单的计算机视觉应用程序。
- 具备对实际图像和视频数据进行分析和处理的能力，能够针对不同的应用场景选择合适的算法并优化。
- 具有一定的创新能力，能够对现有的计算机视觉算法进行改进或提出新的算法思路。
- 能够阅读和理解计算机视觉领域的学术文献，进行简单的学术研究工作。
3、素质目标
- 培养学生严谨的科学态度和良好的编程习惯。
- 提高学生的团队协作能力和沟通能力，通过小组项目实践，让学生学会与他人合作完成复杂的任务。
- 增强学生的自主学习能力，使学生能够不断跟踪计算机视觉领域的新技术和新发展。
（一）计算机视觉概述（4学时）
1、
- 计算机视觉的定义、发展历程和应用领域。
- 计算机视觉系统的基本框架，包括图像采集、预处理、分析和理解等环节。
- 计算机视觉与人类视觉的比较。
2、要求
- 了解计算机视觉的广泛应用，如安防监控、自动驾驶、医疗影像分析等。
- 理解计算机视觉系统各环节的主要功能和相互关系。
（二）图像的获取与表示（6学时）
1、
- 图像的采集设备，如摄像头、扫描仪等的工作原理。
- 图像的数字化过程，包括采样和量化。
- 灰度图像和彩色图像的表示方法，如RGB、HSV等颜色空间。
- 图像的基本属性，如分辨率、对比度等。
2、要求
- 掌握图像采集设备的基本工作原理。
- 熟练掌握灰度图像和彩色图像的矩阵表示方法。
- 能够计算图像的基本属性，并理解其对图像质量的影响。
（三）图像预处理（10学时）
1、
- 图像滤波算法，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
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- 图像增强技术，包括灰度变换、直方图均衡化、对比度拉伸等。
- 边缘检测算法，如Sobel算子、Canny算子等。
- 形态学图像处理，如膨胀、腐蚀、开闭运算等。
2、要求
- 理解各种滤波算法的原理和适用场景，能够根据实际需求选择合适的滤波方法。
- 掌握图像增强技术的实现方法，能够提高图像的视觉效果。
- 深入理解边缘检测算法的原理，能够准确检测出图像中的边缘。
- 掌握形态学图像处理的基本操作及其在图像分析中的应用。
（四）特征提取（12学时）
1、
- 局部特征提取方法，如SIFT（尺度不变特征变换）算法的原理、步骤和实现。
- SURF（加速稳健特征）算法与SIFT算法的比较及改进之处。
- HOG（方向梯度直方图）特征的计算和应用。
- 全局特征提取方法，如颜色直方图、纹理特征等。
2、要求
- 熟练掌握SIFT算法的实现过程，理解其尺度不变性和旋转不变性的原理。
- 能够比较SURF和SIFT算法的优缺点，并根据实际情况选择使用。
- 掌握HOG特征的计算方法及其在目标检测中的应用。
- 了解全局特征提取方法的特点和应用场景。
（五）目标检测（12学时）
1、
- 基于传统机器学习的目标检测方法，如Haar - like特征结合Adaboost算法的原理和实现。
- 基于滑动窗口的目标检测思想。
- 基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，如Faster R - CNN、YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）等算法的原理和结构。
- 目标检测中的非极大值抑制（NMS）算法。
2、要求
- 掌握基于传统机器学习的目标检测方法的原理和实现步骤。
- 理解基于滑动窗口的目标检测思想及其局限性。
- 深入学习基于CNN的目标检测算法的原理，了解其在速度和精度方面的优势。
- 掌握非极大值抑制算法的作用和实现方法。
（六）目标识别（10学时）
1、
- 基于模板匹配的目标识别方法。
- 基于特征向量的目标识别方法，如使用SIFT、HOG等特征结合分类器（如SVM）进行目标识别。
- 基于深度学习的目标识别方法，如使用预训练的CNN模型（如VGG、ResNet等）进行微调以实现目标识别。
- 目标识别中的分类器性能评估指标，如准确率、召回率、F1 - score等。
2、要求
- 掌握基于模板匹配和特征向量的目标识别方法的原理和实现。
- 理解基于深度学习的目标识别方法的优势和应用流程。
- 能够计算和解释目标识别中的分类器性能评估指标。
（七）目标跟踪（10学时）
1、
- 目标跟踪的基本概念和原理。
- 基于卡尔曼滤波的目标跟踪方法。
- 基于粒子滤波的目标跟踪方法。
- 基于相关滤波的目标跟踪方法，如KCF（Kernelized Correlation Filters）算法。
- 多目标跟踪的基本方法和挑战。
2、要求
- 理解目标跟踪的基本概念和不同跟踪方法的原理。
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- 掌握基于卡尔曼滤波、粒子滤波和相关滤波的目标跟踪算法的实现。
- 了解多目标跟踪的基本方法和面临的主要挑战。
（八）三维视觉（8学时）
1、
- 双目视觉的原理和立体匹配算法。
- 结构光法和飞行时间法（ToF）等主动三维视觉技术的原理和应用。
- 三维点云的获取、处理和分析方法。
- 三维目标检测和识别的基本方法。
2、要求
- 理解双目视觉的原理，掌握简单的立体匹配算法。
- 了解主动三维视觉技术的工作原理和应用场景。
- 掌握三维点云的基本处理方法，如滤波、分割等。
- 了解三维目标检测和识别的基本思路。
课程实施
1、教学方法
课堂讲授：通过多媒体课件、板书等方式，系统地讲解计算机视觉的基本概念、原理和算法，在讲授过程中，注重理论联系实际，结合具体的应用案例进行分析，帮助学生理解抽象的知识。
实验教学：安排充足的实验学时，让学生在实验室中亲自动手操作，使用编程语言和相关库实现课堂上所学的算法，实验内容包括图像预处理、特征提取、目标检测、识别和跟踪等方面的实验项目，在实验过程中，教师进行现场指导，及时解答学生遇到的问题，培养学生的实践能力。
案例分析：引入实际的计算机视觉应用案例，如人脸识别系统、智能交通监控系统等，对案例中的技术方案进行详细分析，让学生了解如何将所学的知识应用到实际项目中。
小组讨论：组织学生进行小组讨论，针对某一计算机视觉算法或应用问题进行深入探讨，通过小组讨论，培养学生的团队协作能力和创新思维能力。
项目驱动：设置课程项目，要求学生以小组为单位完成一个完整的计算机视觉项目，如设计一个简单的物体识别系统或视频监控中的目标跟踪系统，在项目实施过程中，学生需要进行需求分析、算法设计、程序实现和测试等工作，全面提升学生的综合能力。
2、教学手段
多媒体教学：利用多媒体课件、动画演示、视频教学等手段，直观地展示计算机视觉中的概念、算法流程和应用效果，在讲解图像滤波算法时，可以通过动画演示滤波过程，让学生更清晰地理解算法的原理。
在线教学平台：利用在线教学平台，发布课程资料、作业、实验指导等教学资源，方便学生随时随地学习，通过在线平台进行在线答疑、讨论交流等教学活动，提高教学效率。
开源工具和库：在教学过程中，引导学生使用开源的计算机视觉工具和库，如OpenCV、Scikit - Image等，这些工具和库提供了丰富的函数和算法实现，能够帮助学生快速地进行算法验证和应用开发。
3、课程考核
考核方式：本课程采用多元化的考核方式，包括平时考核、实验考核和期末考试。
平时考核（30%）
考勤（10%）：记录学生的出勤情况，旷课、迟到、早退等将按照一定的比例扣分。
作业（10%）：布置课后作业，包括理论作业和编程作业，检查学生对课堂知识的掌握程度和编程能力。
课堂表现（10%）：根据学生在课堂上的提问、回答问题、小组讨论等表现进行评分。
实验考核（30%）
实验报告（15%）：学生需要提交每个实验的实验报告，包括实验目的、实验步骤、实验结果和分析等内容。
实验操作（15%）：在实验室中对学生的实验操作技能进行考核，包括算法的实现、程序的调试等方面。
期末考试（40%）：采用闭卷考试的方式，主要考核学生对计算机视觉基本概念、原理和算法的掌握程度，以及运用所学知识解决实际问题的能力，考试题型包括选择题、填空题、简答题、算法分析题和编程题等。
教材与参考资料
1、教材
- 《计算机视觉：算法与应用》，[作者]，[出版社]，[出版年份]。
2、参考资料
- 《数字图像处理》，[作者]，[出版社]，[出版年份]。
- 《OpenCV计算机视觉编程攻略》，[作者]，[出版社]，[出版年份]。
- 相关领域的学术期刊，如《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》、《Computer Vision and Image Understanding》等。
- 计算机视觉领域的国际会议论文集，如CVPR（Computer Vision and Pattern Recognition）、ICCV（International Conference on Computer Vision）等。
课程资源开发与利用
1、网络资源
- 收集和整理计算机视觉领域的优质网络资源，如在线课程平台（Coursera、EdX等）上的相关课程、学术博客、技术论坛（如Stack Overflow）等，将这些网络资源推荐给学生，鼓励学生自主学习。
2、实验室资源
- 充分利用学校的计算机视觉实验室资源，包括计算机设备、图像采集设备（摄像头、扫描仪等）、相关软件（OpenCV、Matlab等）等，定期对实验室设备进行维护和更新，确保实验室资源能够满足教学和科研的需求。
3、企业合作资源
- 加强与计算机视觉相关企业的合作，建立实习基地，为学生提供实习机会，邀请企业专家到学校进行讲座和技术交流，让学生了解企业的实际需求和行业的最新发展动态，与企业合作开展科研项目，提高教师的科研水平和学生的实践能力。
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