计算机视觉：原理与应用
课程编码：180206085410M3009Y
英文名称：Computer Vision: Principles and Applications
课时：40
学分：2.00
课程属性：专业课
主讲教师：艾云峰
教学目的要求
本课程教学目标是，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，提升学生在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
高等数学，线性代数，图像处理，概率与数理统计，计算机程序设计
大纲内容
第一章 基于特征的计算机视觉技术 艾云峰
第1节 图像形成 2.0学时
第2节 图像滤波 4.0学时
第3节 特征检测与匹配 4.0学时
第4节 边缘与线特征检测 4.0学时
第5节 视觉几何与摄像机标定 2.0学时
第6节 立体视觉与双视图几何 2.0学时
第7节 从运动恢复结构 2.0学时
第二章 基于卷积神经网络的计算机视觉技术 艾云峰
第1节 图像分类 2.0学时
第2节 损失函数与优化 2.0学时
第3节 神经网络与反向传播 2.0学时
第4节 卷积神经网络 4.0学时
第5节 深度学习硬件与软件 2.0学时
第6节 训练神经网络 2.0学时
第7节 典型CNN结构 4.0学时
第8节 目标检测与分割 2.0学时
教材信息
1、
Computer Vision Algorithms and Applications
Richard Szeliski
2022年1月
Springer
参考书
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。