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计算机视觉-华中科技大学研究生院_图文

图像所学院(系、所)国际一流水平研究生课程简介 (中文)
课程名称:计算机视觉 Computer Vision 课程代码:186.502 课程类型:□一级学科基础课 □√二级学科基础课 □其它: 考核方式: 考试 适用专业: 模式识别与智能系统 开课学期: 春季 总学时:48 教学方式:讲授 适用层次:□ √硕士 □ 博士

学分:3

先修课程要求:数字图像处理,模式识别 课程组教师姓名 职 称 专 业 年 龄 学术方向

模式识别 桑农 教授 与 智 能 系 44 统 模式识别 王岳环 教授 与 智 能 系 40 统 模式识别 黄锐 讲师 与 智 能 系 35 统 课程负责教师教育经历及学术成就简介: 2001 年 1 月毕业于华中科技大学模式识别与智能系统专业,获工学博士 1993 年 6 月毕业于华中理工大学模式识别与智能控制专业,获工学硕士 1990 年 7 月毕业于华中理工大学计算机软件专业,获工学学士 在多年的科研工作中, 作为项目负责人先后承担了国家自然科学基金面上项 目、教育部“新世纪优秀人才支持计划”项目、863 计划项目、高等学校骨干教 师资助计划项目、湖北省青年杰出人才基金、国家重点实验室基金、总装备部预 先研究项目、总装备部(国防科工委)重点与面上预研基金、航天基金、国家重 点预研、重大预研攻关及型号项目等国家与省部级课题 20 余项的研究,并作为 主要参加人员先后承担了国家自然科学基金重点与面上项目、 973 计划项目、 863 计划项目、总装备部预先研究项目、国防基础科研、国家重点预研、重大预研攻 关及型号项目 30 余项的研究,涉及图像处理与匹配、自动目标识别、医学图像 分析、 仿生视觉信息处理等方面, 获得部委级科技进步一等奖 3 项, 二等奖 4 项, 三等奖 2 项,在国内外学术刊物及国际学术会议发表相关研究论文 100 余篇,其 中数十篇被 SCI、EI 收录,申请发明专利 33 项,获授权发明专利 23 项。2005 年入选教育部“新世纪优秀人才支持计划”。 计算机视觉,模式识别 计算机视觉,模式识别 计算机视觉,模式识别

课程教学目标: 计算机视觉的目标是从数字图像中计算获取三维世界的属性,其研究课题包 括通过对图像和视频的分析,获取三维场景的信息,确定目标的运动状况,以及 识别熟悉的目标等等。本课程对计算机视觉这门学科进行介绍,包括特征提取, 图像分割,运动估计,三维重建,目标识别等具体内容。 课程大纲: (章节目录) 第一章 概述 §1.1 什么是计算机视觉? §1.2 发展历史 §1.3 课程概述 第二章 图像形成 §2.1 几何基元和变换 §2.2 光学图像形成 第三章 图像预处理 §3.1 点操作和滤波 §3.2 金字塔和小波 第四章 特征检测和匹配 §4.1 点和块状特征 §4.2 边缘 §4.3 线条 第五章 分割 §5.1 基于边界的方法 §5.2 基于区域的方法 §5.3 基于图表示的方法 第六章 基于特征的配准 §6.1 二维和三维配准 §6.2 姿态估计 §6.3 几何参数标定 第七章 稠密运动估计 §7.1 运动模型 §7.2 平移配准 §7.3 全局配准 第八章 运动恢复结构 §8.1 两帧运动恢复结构 §8.2 集束调整 §8.3 限制的运动恢复结构 第九章 识别 §9.1 目标检测 §9.2 个体识别和类别识别 §9.3 上下文和场景理解 第十章 计算摄影学 §10.1 光度校正

§10.2 超分辨率与去模糊 §10.3 图像合成 §10.4 纹理分析与合成 第十一章 立体匹配 §11.1 对极几何 §11.2 稀疏和稠密匹配 §11.3 局部和全局方法 §11.4 多视立体视觉 第十二章 三维重建 §12.1 形状恢复 §12.2 三位表示 §12.3 基于模型的重建 §12.4 基于图像和视频的绘制

教材: Richard Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Applications 主要参考书: 1. D. A. Forsyth, J. Ponce, Computer Vision: A Modern Approach 2. R. Hartley and A. Zisserman, Multiple View Geometry in Computer Vision 3.R.O. Duda, P.E. Hart, and D.G. Stork, Pattern Classification 本课程达到国际一流水平研究生课程水平的标志: 1、师资方面: 任课教师均有国际一流大学留学经验。 2、教学内容方面: 教学内容与国际一流大学教学内容相符。 3、教学方式方面: 考核方式采取与国际一流大学相同的笔试加项目(项目又分为口头和书面报 告)的形式。 4、教材方面: 采用目前国际一流大学最通用的教材和参考书。 5、其它:

附件 6.图像所学院(系、所)国际一流水平研究生课程简介 (英文)
课程名称:计算机视觉 Computer Vision 课程代码:186.502 课程类型:□一级学科基础课 □√二级学科基础课 □其它: 考核方式: 考试 适用专业: 模式识别与智能系统 开课学期: 春季 总学时:48 教学方式:讲授 适用层次:□ √硕士 □ 博士

学分:32

先修课程要求:数字图像处理,模式识别 课程组教师姓名 职 称 专 业 年 龄 学术方向

模式识别 桑农 教授 与 智 能 系 44 统 模式识别 王岳环 教授 与 智 能 系 40 统 模式识别 黄锐 讲师 与 智 能 系 35 统 课程负责教师教育经历及学术成就简介: 2001 年 1 月毕业于华中科技大学模式识别与智能系统专业,获工学博士 1993 年 6 月毕业于华中理工大学模式识别与智能控制专业,获工学硕士 1990 年 7 月毕业于华中理工大学计算机软件专业,获工学学士 在多年的科研工作中, 作为项目负责人先后承担了国家自然科学基金面上项 目、教育部“新世纪优秀人才支持计划”项目、863 计划项目、高等学校骨干教 师资助计划项目、湖北省青年杰出人才基金、国家重点实验室基金、总装备部预 先研究项目、总装备部(国防科工委)重点与面上预研基金、航天基金、国家重 点预研、重大预研攻关及型号项目等国家与省部级课题 20 余项的研究,并作为 主要参加人员先后承担了国家自然科学基金重点与面上项目、 973 计划项目、 863 计划项目、总装备部预先研究项目、国防基础科研、国家重点预研、重大预研攻 关及型号项目 30 余项的研究,涉及图像处理与匹配、自动目标识别、医学图像 分析、 仿生视觉信息处理等方面, 获得部委级科技进步一等奖 3 项, 二等奖 4 项, 三等奖 2 项,在国内外学术刊物及国际学术会议发表相关研究论文 100 余篇,其 中数十篇被 SCI、EI 收录,申请发明专利 33 项,获授权发明专利 23 项。2005 年入选教育部“新世纪优秀人才支持计划”。 计算机视觉,模式识别 计算机视觉,模式识别 计算机视觉,模式识别

Aim and Scope: The goal of computer vision is to compute properties of the three-dimensional world from digital images. Problems in this field include identifying the 3D shape of an environment, determining how things are moving, and recognizing familiar people and objects, all through analysis of images and video. This course provides an introduction to computer vision, including such topics as feature detection, image segmentation, motion estimation, 3D shape reconstruction, and object recognition. Course Outline: Chapter 1 Introduction §1.1 What is computer vision? §1.2 A brief history §1.3 Course overview Chapter 2 Image formation §2.1 Geometric primitives and transformations §2.2 Photometric image formation Chapter 3 Image pre-processing §3.1 Point operators and filtering §3.2 Pyramids and wavelets Chapter 4 Feature detection and matching §4.1 Points and patches §4.2 Edges §4.3 Lines Chapter 5 Segmentation §5.1 Boundary-based methods §5.2 Region-based methods §5.3 Graph-based methods Chapter 6 Feature-based alignment §6.1 2D and 3D feature-based alignment §6.2 Pose estimation §6.3 Geometric intrinsic calibration Chapter 7 Dense motion estimation §7.1 Motion models §7.2 Translational alignment §7.3 Global alignment Chapter 8 Structure from motion §8.1 Two-frame structure from motion §8.2 Bundle adjustment §8.3 Constrained structure and motion Chapter 9 Recognition §9.1 Object detection

§9.2 Instance and category recognition §9.3 Context and scene understanding Chapter 10 Computational photography §10.1 Photometric calibration §10.2 Super-resolution and blur removal §10.3 Image matting and compositing §10.4 Texture analysis and synthesis Chapter 11 Stereo correspondence §11.1 Epipolar geometry §11.2 Sparse and dense correspondence §11.3 Local and global methods §11.4 Multi-view stereo Chapter 12 3D reconstruction §12.1 Shape from X §12.2 3D representations §12.3 Model-based reconstruction §12.4 Image and video based rendering Textbook: Richard Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Applications Reference: 1. D. A. Forsyth, J. Ponce, Computer Vision: A Modern Approach 2. R. Hartley and A. Zisserman, Multiple View Geometry in Computer Vision 3.R.O. Duda, P.E. Hart, and D.G. Stork, Pattern Classification 本课程达到国际一流水平研究生课程水平的标志: 1.师资方面: 任课教师均有国际一流大学留学经验。 2.教学内容方面: 教学内容与国际一流大学教学内容相符。 3.教学方式方面: 考核方式采取与国际一流大学相同的笔试加项目(项目又分为口头和书面报 告)的形式。 4.教材方面: 采用目前国际一流大学最通用的教材和参考书。 5.其它:


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院(系、所) 环境科学与工程学院 华中科技大学研究生院制 填表注意事项一、本...手势识别系统,按照输入设备,主要可分为:基于数 据手套的和基于计算机视觉的手势...

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14《华中科技大学研究生课题设计、开题报告》 (1) - 研究生( 开题 )报告