計算機(jī)視覺-教學(xué)大綱、授課計劃

《計算機(jī)視覺》教學(xué)大綱課程信息課程名稱：計算機(jī)視覺課程類別：素質(zhì)選修課/專業(yè)基礎(chǔ)課課程性質(zhì)：選修/必修計劃學(xué)時：64計劃學(xué)分：4先修課程：無選用教材：《計算機(jī)視覺》，韓建平，周夢熊，張海平主編，2021年，電子工業(yè)出版社教材。適用專業(yè)：本課程可供計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、多媒體處理和信號處理等領(lǐng)域中關(guān)注計算機(jī)視覺、圖像處理、模式識別及其應(yīng)用的工程技術(shù)人員人員和科研教學(xué)人員學(xué)習(xí)，也可作為研究生和大學(xué)高年級學(xué)生學(xué)習(xí)的課程。課程負(fù)責(zé)人：二、課程簡介計算機(jī)視覺是目前研究最為活躍的領(lǐng)域之一，很多新的技術(shù)和方法在計算機(jī)視覺中得到了成功的應(yīng)用。本課程以計算機(jī)視覺相關(guān)技術(shù)和模型為主線，討論當(dāng)前這個領(lǐng)域的傳統(tǒng)技術(shù)和方法。本課程敘述了計算機(jī)視覺相關(guān)的一些基本理論和技術(shù)，主要包括人類視覺系統(tǒng)的建模、則D模型和顯著性模型、圖像的形成過程及相關(guān)的坐標(biāo)交換、圖像的底層特征提取與檢測、圖像中物體運動與關(guān)聯(lián)分析等。三、課程教學(xué)要求序號專業(yè)畢業(yè)要求課程教學(xué)要求關(guān)聯(lián)程度1工程知識1.掌握計算機(jī)視覺領(lǐng)域的傳統(tǒng)技術(shù)和方法。2.了解計算機(jī)視覺應(yīng)用領(lǐng)域和市場需求，為產(chǎn)品設(shè)計和開發(fā)提供指導(dǎo)。L2問題分析1.學(xué)會對計算機(jī)視覺技術(shù)應(yīng)用中出現(xiàn)的問題進(jìn)行分析和解決，包括硬件故障、軟件錯誤、網(wǎng)絡(luò)問題等。2.學(xué)會進(jìn)行故障排除和維修和計算方法，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理應(yīng)用。H3設(shè)計/開發(fā)解決方案1.掌握從圖像序列中估計2D和3D運動，能將計算機(jī)視覺應(yīng)用到工作和生活領(lǐng)域中。2.學(xué)會進(jìn)行系統(tǒng)測試和驗證，以確保系統(tǒng)的質(zhì)量和性能符合要求。H4研究L5使用現(xiàn)代工具1.掌握計算機(jī)視覺領(lǐng)域研發(fā)的現(xiàn)代工具，如仿真軟件、調(diào)試工具等。2.學(xué)會使用現(xiàn)代工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理，提高工作效率和準(zhǔn)確性。M6工程與社會1.了解計算機(jī)視覺技術(shù)研發(fā)的產(chǎn)品對社會的影響和作用，以及相關(guān)的法律法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)。2.學(xué)會將相應(yīng)技術(shù)應(yīng)用于實際生產(chǎn)和社會服務(wù)中，為社會做出貢獻(xiàn)。L7環(huán)境和可持續(xù)發(fā)展L8職業(yè)規(guī)范L9個人和團(tuán)隊1.學(xué)會個人發(fā)展和團(tuán)隊合作，提高個人和團(tuán)隊的綜合素質(zhì)。2.學(xué)會與他人合作和溝通，建立良好的人際關(guān)系和團(tuán)隊合作氛圍。H10溝通1.學(xué)會進(jìn)行有效的溝通和表達(dá)，與客戶、同事和上級保持良好的溝通和協(xié)作。2.學(xué)會進(jìn)行跨文化溝通和合作，提高國際化視野和跨文化交流能力。M11項目管理1.學(xué)會進(jìn)行項目管理和組織，包括項目計劃、進(jìn)度控制、質(zhì)量管理等。2.學(xué)會進(jìn)行風(fēng)險評估和管理，提高項目成功的概率和效率。L12終身學(xué)習(xí)1.學(xué)會進(jìn)行自我學(xué)習(xí)和自我提升，不斷提高自身的專業(yè)水平和創(chuàng)新能力。2.學(xué)會進(jìn)行終身學(xué)習(xí)和職業(yè)發(fā)展規(guī)劃，不斷拓展職業(yè)領(lǐng)域和發(fā)展空間。H注：“課程教學(xué)要求”欄中內(nèi)容為針對該課程適用專業(yè)的專業(yè)畢業(yè)要求與相關(guān)教學(xué)要求的具體描述。“關(guān)聯(lián)程度”欄中字母表示二者關(guān)聯(lián)程度。關(guān)聯(lián)程度按高關(guān)聯(lián)、中關(guān)聯(lián)、低關(guān)聯(lián)三檔分別表示為“H”“M”或“L”?！罢n程教學(xué)要求”及“關(guān)聯(lián)程度”中的空白欄表示該課程與所對應(yīng)的專業(yè)畢業(yè)要求條目不相關(guān)。四、課程教學(xué)內(nèi)容章節(jié)名稱主要內(nèi)容重難點關(guān)鍵詞學(xué)時類型1人類視覺系統(tǒng)及其建模人類視覺系統(tǒng)概述人眼基本視覺特性立體視覺的形成過程JND模型與顯著性模型本章小結(jié)了解人類視覺系統(tǒng)；掌握立體視覺的形成過程5理論+實操2圖像邊緣、角點檢測圖像灰度位圖圖像和彩色位圖圖像GIF圖像格式和JPEG壓縮圖像邊緣及其檢測圖像角點檢測形狀檢測直線段檢測本章小結(jié)掌握GIF圖像格式和JPEG壓縮原理和使用方法；掌握圖像邊緣及其檢測方法10理論+實操3圖像形成與相機(jī)幾何引言圖像的形成齊次坐標(biāo)小孔成像圖像坐標(biāo)系、相機(jī)坐標(biāo)系和世界坐標(biāo)系坐標(biāo)平移、伸縮和旋轉(zhuǎn)相機(jī)標(biāo)定相機(jī)位置和方向姿態(tài)估計本章小結(jié)掌握取景透鏡等圖像的形成過程；掌握圖像坐標(biāo)系、相機(jī)坐標(biāo)系和世界坐標(biāo)系的計算13理論+實操4從圖像序列中估計2D和3D運動運動場與光流場光流計算光流技術(shù)的研究難點及策略3D運動恢復(fù)本章小結(jié)掌握光流方程和經(jīng)典光流算法；掌握光流技術(shù)的研究難點及策略8理論+實操5差分運動分析及基于核函數(shù)的視覺跟蹤基于差分方法的光流計算視覺跟蹤概述核函數(shù)跟蹤算法本章小結(jié)掌握基于差分方法的光流計算；視覺跟蹤的分類和視頻目標(biāo)跟蹤算法的組成6理論+實操6蒙特卡羅運動分析跟蹤問題的形式化表示卡爾曼濾波與廣義卡爾曼濾波特征表示與提取目標(biāo)跟蹤方法評價指標(biāo)序列MonteCarlo方法研究本章小結(jié)掌握卡爾曼濾波與廣義卡爾曼濾波的計算方法10理論+實操7餃鏈運動分析及入體姿態(tài)估計人體模型及觀測似然函數(shù)模擬退火的粒子濾波算法非參數(shù)置信傳播算法人體運動估計本章小結(jié)掌握粒子濾波算法和模擬返火算法；掌握條件隨機(jī)場理論6理論+實操8多目標(biāo)跟蹤算法多目標(biāo)跟蹤概述數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法基于圖模型的多目標(biāo)跟蹤算法本章小結(jié)掌握基于圖模型的多目標(biāo)跟蹤算法6理論+實操五、考核要求及成績評定序號成績類別考核方式考核要求權(quán)重（%）備注1期末成績期末考試考試50百分制，60分為及格2平時成績實踐8次40優(yōu)、良、中、及格、不及格3平時表現(xiàn)出勤情況10兩次未參加課程則無法獲得學(xué)分注：此表中內(nèi)容為該課程的全部考核方式及其相關(guān)信息。六、學(xué)生學(xué)習(xí)建議學(xué)習(xí)方法建議1.依據(jù)專業(yè)教學(xué)標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合崗位技能職業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，通過案例展開學(xué)習(xí)，將每個項目分成多個任務(wù)，系統(tǒng)化地學(xué)習(xí)。2.通過每個項目最后搭配的習(xí)題，鞏固知識點。3.了解行業(yè)企業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，注重學(xué)習(xí)新技術(shù)、新工藝和新方法，根據(jù)教材中穿插設(shè)置的智能終端產(chǎn)品應(yīng)用相關(guān)實例，對已有技術(shù)持續(xù)進(jìn)行更新。4.通過開展課堂討論、實踐活動，增強(qiáng)的團(tuán)隊協(xié)作能力，學(xué)會如何與他人合作、溝通、協(xié)調(diào)等等。學(xué)生課外閱讀參考資料《計算機(jī)視覺》，韓建平，周夢熊，張海平主編，2021年，電子工業(yè)出版社教材。七、課程改革與建設(shè)（1）通俗易懂，方便學(xué)習(xí)，課程敘述了計算機(jī)視覺相關(guān)的一些基本理論和技術(shù)，主要包括人類視覺系統(tǒng)的建模、JND模型和顯著性模型、圖像的形成過程及相關(guān)的坐標(biāo)交換、圖像的底層特征提馭與檢測、圖像中物體運動與關(guān)聯(lián)分析等。（2）注重技能的養(yǎng)成和思維的拓展。通過引導(dǎo)式教學(xué)，設(shè)計包括引導(dǎo)問題、優(yōu)化決策、具體實施、課后拓展等內(nèi)容，培養(yǎng)學(xué)生的團(tuán)結(jié)協(xié)作能力和勤于思考的習(xí)慣，避免重講輕練、重知識輕能力的弊端。平時對學(xué)生的考核內(nèi)容包括出勤情況、學(xué)生的學(xué)習(xí)成果、課堂討論等方面，占期末總評的50%。期末考試成績占期末總評的50%。制訂人簽字：教研室主任簽字：院部負(fù)責(zé)人簽字：修訂時間：年月日教學(xué)日歷（20xx～20xx學(xué)年第x學(xué)期）開課學(xué)院開課專業(yè)講授學(xué)時32課程名稱計算機(jī)視覺授課教師實踐/實驗學(xué)時32授課年級授課班級總學(xué)時64使用教材《計算機(jī)視覺》參考書目《計算機(jī)視覺》校歷周次授課內(nèi)容分章節(jié)題目第1周第一章人類視覺系統(tǒng)及其建模（4學(xué)時）1.1人類視覺系統(tǒng)概述（1學(xué)時）1.2人眼基本視覺特性（1學(xué)時）1.3立體視覺的形成過程（1學(xué)時）1.4JND模型與顯著性模型（1學(xué)時）第2周第一章人類視覺系統(tǒng)及其建模（1學(xué)時）1.5本章小結(jié)（1學(xué)時）第二章圖像邊緣、角點檢測（3學(xué)時）2.1圖像（1學(xué)時）2.2灰度位圖圖像和彩色位圖圖像（1學(xué)時）2.3GIF圖像格式和JPEG壓縮（1學(xué)時）第3周第二章圖像邊緣、角點檢測（4學(xué)時）2.4圖像邊緣及其檢測（2學(xué)時）2.5圖像角點檢測（1學(xué)時）2.6形狀檢測（1學(xué)時）第4周第二章圖像邊緣、角點檢測（3學(xué)時）2.6形狀檢測（1學(xué)時）2.7直線段檢測（1學(xué)時）2.8本章小結(jié)（1學(xué)時）第三章圖像形成與相機(jī)幾何（1學(xué)時）3.1引言（1學(xué)時）第5周第三章圖像形成與相機(jī)幾何（4學(xué)時）3.2圖像的形成（2學(xué)時）3.3齊次坐標(biāo)（1學(xué)時）3.4小孔成像（1學(xué)時）第6周第三章圖像形成與相機(jī)幾何（4學(xué)時）3.5圖像坐標(biāo)系、相機(jī)坐標(biāo)系和世界坐標(biāo)系（2學(xué)時）3.6坐標(biāo)平移、伸縮和旋轉(zhuǎn)（2學(xué)時）第7周第三章圖像形成與相機(jī)幾何（4學(xué)時）3.7相機(jī)標(biāo)定（1學(xué)時）3.8相機(jī)位置和方向（1學(xué)時）3.9姿態(tài)估計（1學(xué)時）3.10本章小結(jié)（1學(xué)時）第8周第四章從圖像序列中估計2D和3D運動（4學(xué)時）4.1運動場與光流場（1學(xué)時）4.2光流計算（2學(xué)時）4.3光流技術(shù)的研究難點及策略（1學(xué)時）第9周第四章從圖像序列中估計2D和3D運動（4學(xué)時）4.3光流技術(shù)的研究難點及策略（1學(xué)時）4.43D運動恢復(fù)（2學(xué)時）4.5本章小結(jié)（1學(xué)時）第10周第五章差分運動分析及基于核函數(shù)的視覺跟蹤（4學(xué)時）5.1基于差分方法的光流計算（2學(xué)時）5.2視覺跟蹤概述（1學(xué)時）5.3核函數(shù)跟蹤算法（1學(xué)時）第11周第五章差分運動分析及基于核函數(shù)的視覺跟蹤（2學(xué)時）5.3核函數(shù)跟蹤算法（1學(xué)時）5.4本章小結(jié)（1學(xué)時）第六章蒙特卡羅運動分析（2學(xué)時）6.1跟蹤問題的形式化表示（2學(xué)時）第12周第六章蒙特卡羅運動分析（4學(xué)時）6.2卡爾曼濾波與廣義卡爾曼濾波（2學(xué)時）6.3特征表示與提取（2學(xué)時）第13周第六章蒙特卡羅運動分析（4學(xué)時）6.4目標(biāo)跟蹤方法評價指標(biāo)（1學(xué)時）6.5序列MonteCarlo方法研究（2學(xué)時）6.6本章小結(jié)（1學(xué)時）第14周第七章餃鏈運動分析及入體姿態(tài)估計（4學(xué)時）7.1人體模型及觀測似然函數(shù)（1學(xué)時）7.2模擬退火的