计算机视觉
课程编码：180206081100M1002H
英文名称：Computer Vision
课时：60
学分：3.00
课程属性：学科核心课
主讲教师：董秋雷等
教学目的要求
本课程是一门学科核心课，讲授和讨论计算机视觉前沿研究领域的主要思想、关键方法和代表性算法。对于计算机视觉相关领域的学生，使其对计算机视觉学科有比较深入和系统的了解，掌握计算机视觉的基本理论和编程方法，为进一步开展计算机视觉相关研究奠定基础。对非计算机视觉相关领域的学生，使其对计算机视觉的发展有所了解，并对计算机视觉基本理论与相关技术有基本认识。
本课程内容包括计算机视觉学科近四十年发展历程中产生的一些重要理论和方法，有些内容要求一定的数学基础，建议同学们可以预修线性代数或矩阵分析等方面的课程。
预修课程
线性代数（或矩阵分析）、模式识别和图像处理初步
大纲内容
第一章 绪论 3学时 董秋雷
第1节 Marr计算机视觉理论
第2节 计算机视觉历史、现状和发展趋势
第3节 课程内容简介与应用演示
第二章 底层视觉I: 深度学习初步知识与特征检测 3学时 董秋雷
第1节 深度学习初步知识
第2节 特征点检测
第3节 边缘检测
第三章 底层视觉II: 特征描述与匹配 3学时 董秋雷
第1节 特征提取与描述子方法
第2节 特征匹配与加速方法
第3节 鲁棒匹配方法
第四章 底层视觉III： 图像分割 3学时 董秋雷
第1节 基于区域信息与边缘信息的分割方法
第2节 基于特定理论的分割方法
第3节 基于深度学习的图像分割方法
第五章 三维视觉I: 相机模型与多视几何 3学时 申抒含
第1节 三维视觉发展史
第2节 相机模型
第3节 射影几何、基本矩阵、本质矩阵
第六章 三维视觉II: 相机标定与稀疏重建 3学时 申抒含
第1节 相机标定
第2节 三角化、位姿估计
第3节 稀疏重建
第七章 三维视觉III: 立体视觉与三维建模 3学时 申抒含
第1节 双目立体视觉
第2节 多视图立体视觉
第3节 基于学习的立体视觉
第八章 三维视觉IV: 三维表达与语义重建 3学时 申抒含
第1节 三维场景的语义分割
第2节 三维场景结构化建模（I）
第3节 三维场景结构化建模（II）
第九章 三维视觉V: 三维视觉命题研讨 3学时 申抒含
第1节 三维视觉文献阅读和讨论（I）
第2节 三维视觉文献阅读和讨论（II）
第3节 三维视觉文献阅读和讨论（III）
第十章 计算机视觉中的常用优化方法 3学时 申抒含
第1节 稀疏捆绑调整方法
第2节 BP算法
第3节 MRF场的能量优化方法
第十一章 视觉测量及计算摄影学简介 3学时 申抒含
第1节 计算摄影学简介
第2节 基于图像的测量方法、结构光测量方法
第3节 光度立体视觉、光场相机及应用
第十二章 典型视觉应用及系统 3学时 申抒含
第1节 基于无人机的大规模场景建模系统
第2节 机器人视觉导航与定位系统
第3节 视觉定位与增强现实系统
第十三章 运动视觉I：运动检测 3学时 董秋雷
第1节 传统运动检测方法
第2节 基于深度学习的运动检测方法
第3节 目标检测方法
第十四章 运动视觉II：物体跟踪 3学时 董秋雷
第1节 运动目标表示方法
第2节 传统跟踪方法
第3节 基于深度学习的目标跟踪方法
第十五章 运动视觉III：行为识别 3学时 董秋雷
第1节 基于模板匹配的方法
第2节 基于状态转移图模型的方法
第3节 基于深度学习的行为识别方法
第十六章 计算机视觉中传统机器学习方法 3学时 董秋雷
第1节 子空间学习方法
第2节 流形学习方法
第3节 稀疏表达与低秩表达
第十七章 图像物体表达 3学时 董秋雷
第1节 物体表达的意义和重要性
第2节 小样本表达学习
第3节 零样本表达学习
第十八章 物体视觉命题研讨 3学时 董秋雷
第1节 物体视觉文献阅读和讨论（I）
第2节 物体视觉文献阅读和讨论（II）
第3节 物体视觉文献阅读和讨论（III）
第十九章 生物视觉简介 3学时 董秋雷
第1节 生物视觉基本通道简介
第2节 生物神经物体表达与深度学习物体表达之间的比较
第3节 答疑
第二十章 考试 3学时 董秋雷
第1节 考试+答疑
参考书
课程教师信息
董秋雷，男，博士，研究员，博士生导师。2008年毕业于中国科学院自动化所，获工学博士学位。从2008年至今，在中科院自动化所模式识别国家重点实验室工作。2014年至2015年间，在美国加利福尼亚大学洛杉矶分校（UCLA）进行访问研究。目前受聘为中国科学院自动化研究所研究员、中国科学院大学岗位教授，并担任国际期刊《Journal of Computer Science and Technology》青年编辑、中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会委员、北京人工智能学会理事。先后主持承担国家自然科学基金联合基金重点项目、科技部科技创新2030重大项目课题、中科院战略先导专项课题等多项科研项目。主要研究方向为计算机视觉、模式识别、基于生物视觉机理的建模。
申抒含，中国科学院自动化研究所研究员、博士生导师，中国科学院大学人工智能学院岗位教授，中科院工业视觉智能装备技术工程实验室副主任。研究领域为三维计算机视觉理论与应用，包括大规模场景三维重建、智能机器人三维环境感知、场景三维语义建模等。在计算机视觉、摄影测量、机器人等领域国际期刊和国际会议，如IJCV、IEEE TIP、ISPRS JPRS、CVPR、ECCV、ICRA、IROS等发表论文70余篇。作为项目负责人主持国家自然科学基金联合重点项目、北京市自然科学基金联合重点项目、中科院人才专项，以及各类企业研发项目20余项。担任中国图像图形学会三维视觉专委会(CSIG-3DV)常务委员、CCF-CV、CSIG-MV、CGS-VCC、CFADA-VS等专委会委员、CSIG青工委委员。入选中科院青年创新促进会、中科院自动化所特聘青年骨干、中科院特聘研究岗位，曾获2016年ACM北京新星奖、2018年中国图像图形学会科学技术二等奖等。