《计算机视觉课程设计3》课程教学大纲.docx

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1、计算机视觉课程设计3教学大纲一、课程基本信息课程名称计算机视觉课程设计Computer Vision Course Design课程编码CST521021016开课院部计算机科学与技术学院课程团队计算机视觉教学团队学分1.5课内学时36讲授0实验36上机0实践0课外学时0适用专业本研一体化班（人工智能类）授课语言中文先修课程计算机视觉、深度学习基础课程简介 （限选）本课程为面向计算机科学与技术学院智能科学系开设的专业必修课，针对本科高年级学生，学习完整的计算机视觉基础理论。要求学 生熟悉数字信号与多媒体对象、尤其是图像的处理方法。建议选修、非必要的前置课程可包括：数字媒体处理技术，图形图像智能

2、分析技 术，人工智能导论，机器学习等。计算机视觉是当前人工智能最重要的研究方向，本课程介绍计算机视觉的基本问题，帮助学生掌握该领 域的基本概念，基础知识和基本方法，为从事相关领域研究打开一扇大门。课程还通过经典文献阅读、经典算法与应用的验证，锻炼学生 在计算机科学领域的学习与探索能力。计算机视觉课程具有知识点、覆盖面广、实践与应用性强的特点，教师讲解应该把握住每个专题的核心脉络与目标，讲解清楚代表性 模型、方法的原理与思路，并结合典型应用，让学生在了解知识域内的基本问题后，能顺利衔接到相关的实践验证环节。还可以插入思政 教学案例，引导学生树立正确的世界观、人生观、价值观，增强对祖国和家乡的思想

3、认同和情感认同，并通过改进阶段作业和综合作业的 评价方式，培养学生的科学研究精神，加强学术诚信教育。This course is a professional required course for the Department of Intelligence Science of the College of Computer Science and Technology. It is aimed at senior undergraduate students and learns complete basic theories of computer vision. Students a

4、re required to be familiar with digital signals and multimedia objects, especially Image processing methods. It is suggested that optional and unnecessary pre-courses may include: Digital media processing technology, intelligent analysis technology of graphics and images, Introduction to Artificial

5、intelligence, machine learning, etc. Computer vision is the most important research direction of artificial intelligence at present. This course introduces the basic problems of computer vision and helps students master the basic concepts, basic knowledge and basic methods in this field, open a door

6、 for research in related fields. The course also trains students learning and exploration ability in the field of computer science through reading classic documents and verifying classic algorithms and applications.The course of computer vision has the characteristics of knowledge points, wide cover

7、age and strong practice and application. Teachers should grasp the core context and goal of each topic and explain clearly the principles and ideas of representative models and methods, combined with typical applications, students can smoothly connect to relevant practical verification links after u

8、nderstanding the basic problems in the knowledge domain. We can also insert ideological and political teaching cases to guide students to establish correct world outlook, outlook on life and values, and to enhance their ideological and emotional identification with their motherland and hometown, and

9、 cultivate students scientific research spirit and strengthen academic integrity education by improving the evaluation methods of stage homework and comprehensive homework.负责人大纲执笔人审核人二、课程目标序号代号课程目标0BE毕业要求指标点任务自选1Ml目标1 ：基于机器学习等基本原理，针对新的计算机视觉问题，能够通过阅读文献，选择研究路线， 设计实现方案并实现系统。是3.32M2目标2：根据特定的计算机视觉问题，设计实现

10、方案并设计实验验证环境，能够实现系统并采集数据 进行验证。是4.23M3目标3 ：根据性能与适用范围，选择和使用恰当的技术、资源和工具，对人工智能应用领域的复杂工 程问题进行分析、设计与实现是5.24M4目标4 ： 了解人工智能应用领域的行业背景知识，具有人工智能领域工程实习和实践经历是6. 15M5目标5：分析和评价人工智能应用领域的复杂工程实践对社会、健康、安全、法律以及文化的影 响，以及这些因素对项目实施的影响，并理解应承担的责任是6.36M6目标6 ：在多学科环境下将管理原理、技术经济方法应用于人工智能系统的分析、设计、开发与运行 维护等过程是11.2三、课程内容序号章节号标题课程内容

11、/重难点支撑课程目标课内 学时教学方式课外 学时课外环节11局部特征检测与匹SIFT/HOG6讲授+上机4作业配22基于词袋模型的图 像分类BOGMl, M26讲授+上机4作业33人脸检测和识别算 法实现基于经典深度学习模型进行人脸识别M46讲授+上机4作业44基于卷积神经网络 的图像分类构建基于LeNet/Resnet的图像分类系统M46讲授+上机4作业55开放式自选课题实 验介绍国内计算机视觉最新研究成果（思政）；学生自己选择一个 没有将结果的计算机视觉应用，阅读相关文献、基于现有的程 序或者自己搭建一个系统，实现预定功能。M3, M5, M612讲授+上机8作业四、考核方式序号考核环节操

12、作细节总评占比1程序+报告编与程序实现指定作业和开放式自选课题，主要是利用机器学习方法实现一些特定的计算机视觉应用，分析系统性能， 撰写实验报告，考核方式是现场演示并解释程序并提交实验报告。100%五、评分细则序号课程目标考核环节大致占比评分等级1Ml程序+报告100%A-实现方法具有创新性;B-有一定的创新性；C-稍微有创新性;D-基本没有创新性；E-不能够实现系统2M2程序+报告100%A-实现具有完整功能的系统并且能够进行验证试验;B-能够实现系统，设计实验基本能够验证系统正确 性;C-实现系统，并进行了少量实验;D-实现系统；E-系统功能不全3M3程序+报告100%A-能够根据选择的特

13、定问题，通过查阅文献等选择和使用恰当的技术，对程问题进行分析、设计与实现;B- 通过查阅文献能够实现系统;C-能够实现系统完成功能;D-实现部分功能；E-实现很少功能4M4程序+报告100%A-实现具有完整功能的系统并且能够进行验证试验;B-能够实现系统，设计实验基本能够验证系统正确 性;C-实现系统，并进行了少量实验;D-实现系统；E-系统功能不全5M5程序+报告100%A-能够很完整的分析系统产生影响并能够承担;B-能够很完整的分析系统产生影响但不能承担;C-能够分析 系统产生部分影响;D-能够分析系统产生很少影响；E:D-不能分析系统产生影响6M6程序+报告100%A-实现具有完整功能的系统并且能够进行验证试验;B-能够实现系统，设计实验基本能够验证系统正确 性;C-实现系统，并进行了少量实验;D-实现系统；E-系统功能不全导出【七、实验项目信息】时出现问题，请检查是否为空评分等级说明：A, B, C, D, E = 90-100, 80-89, 70-79, 60-69, 0-59; A, B, C, D = 90-100, 75-89, 60-74, 0-59; A, B, C = 90-100, 75-89, 60-74, 0-59; A, B = 80-100, 0-79六、教材与参考资料序号教学参考资料明细1图书1计算机视觉基础，、，浙江大学出版社.（*主教材）