计算机视觉
课程编码：085400M02013Y
英文名称：Computer Vision Algorithms and Applications
课时：40
学分：2.00
课程属性：一级学科普及课
主讲教师：艾云峰
教学目的要求
通过本课程的学习，使学生能够了解计算机视觉的基本概念、理论、算法与应用，掌握计算机视觉的核心内容，为研究与应用计算机视觉技术奠定基础，提升学生再计算机视觉领域的研究与创新能力以及应用计算机视觉方法解决实际问题的能力。
预修课程
数字图像处理
大纲内容
第一章 计算机视觉简介 4学时
第1节 课程概述
第2节 图像形成
第二章 图像滤波 4学时
第1节 空域滤波
第2节 时域滤波
第3节 图像金字塔
第三章 特征检测与匹配 4学时
第1节 特征检测
第2节 特征描述
第3节 特征匹配
第4节 特征一致性
第5节 边与线特征
第四章 立体视觉 4学时
第1节 3D点几何
第2节 双视图几何
第3节 立体视觉
第五章 从运动到结构 4学时
第1节 从运动到结构
第2节 多视图重建
第六章 卷积神经网络 20学时
第1节 卷积神经网络简介
第2节 图像分类
第3节 损失函数和最优化
第4节 神经网络和反向传播
第5节 卷积神经网络基础结构
第6节 深度学习硬件和软件
第7节 训练神经网络
第8节 典型卷积神经网络
第9节 检测与分割
参考书
1、
Computer Vision Algorithms and Applications
Richard Szeliski
2010年9月
Pearson
课程教师信息
艾云峰，博士，中国科学院大学人工智能学院副教授。主要从事嵌入式系统、计算机视觉、无人驾驶等方面研究。先后主持多项国家和大中型企业项目，在国际知名期刊和会议上发表论文40余篇。