《計(jì)算機(jī)視覺》教學(xué)大綱

一、課程基本信息

1.課程名稱：計(jì)-算機(jī)視覺(ComputerVision)

2.學(xué)分學(xué)時(shí)：3學(xué)分，48學(xué)時(shí)(含課堂教學(xué)36學(xué)時(shí)，實(shí)驗(yàn)教學(xué)12學(xué)時(shí))

3.考核方式：考查

4.課程類別：專業(yè)選修課

5.適用專業(yè)：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)工程、人工智能、軟件工程

6.先修課程：矩陣?yán)碚撆c應(yīng)用、Python程序設(shè)計(jì)、數(shù)字圖像處理

7.后續(xù)課程：計(jì)算機(jī)視覺項(xiàng)目實(shí)踐

8.開課單位：計(jì)算機(jī)學(xué)院

二、課程性質(zhì)

計(jì)算機(jī)視覺是一門重要的專業(yè)課程。本課程以計(jì)算機(jī)視覺的基本概念和算法為基礎(chǔ)，將理論知識(shí)、科

學(xué)研究和工程實(shí)踐有機(jī)結(jié)合起來,以具體的圖像與視覺案例為弓導(dǎo)，講解計(jì)算機(jī)視覺問題的一般求解方法。

通過學(xué)習(xí)，使學(xué)生能了解圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺在各個(gè)領(lǐng)域的相關(guān)應(yīng)用，能運(yùn)用圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺的

基本原理和方法從事圖像分割、目標(biāo)檢測(cè)、識(shí)別和跟蹤等工作，培養(yǎng)學(xué)生工程實(shí)踐能力和技術(shù)創(chuàng)新能力。

并通過對(duì)計(jì)算機(jī)視覺的發(fā)展歷史、研究熱點(diǎn)的介紹，培養(yǎng)學(xué)生的探索精神，賦予其攻克前沿學(xué)術(shù)問題的勇

氣，

三、課程目標(biāo)

通過本課程學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)達(dá)到的預(yù)期教學(xué)目標(biāo)如下：

1.了解計(jì)算機(jī)視覺研究FI標(biāo)、研究任務(wù)、研究熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)；

2.掌握常用圖像預(yù)處理方法、特征提取方法和圖像分類算法，培養(yǎng)學(xué)生對(duì)技術(shù)問題的理解能力、歸納

總結(jié)的能力和自主學(xué)習(xí)的能力；

3.掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的理論和方法，能夠基于相關(guān)科學(xué)原理和數(shù)學(xué)模型方法表達(dá)和解決復(fù)雜

工程問題。

四、教學(xué)內(nèi)容及學(xué)習(xí)要求

第一單元計(jì)算機(jī)視覺概述

支撐目標(biāo)：課程目標(biāo)1

教學(xué)內(nèi)容：

1.計(jì)算機(jī)視覺定義；

2.計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)：

3.計(jì)算機(jī)視覺與其它學(xué)科的聯(lián)系。

學(xué)習(xí)要求：

1.了解計(jì)算機(jī)視覺的定義；

2.了解計(jì)算機(jī)視覺的主要研究內(nèi)容。

第二單元Python和OpenCV運(yùn)行環(huán)境

支撐目標(biāo)：課程目標(biāo)2

教學(xué)內(nèi)容：

1.Anaconda的安裝；

2.編譯器安裝；

3.OpenCV視覺庫安裝；

4.OpenCV圖像基本操作

學(xué)習(xí)要求：

1.能夠熟練配置Python和OpenCV運(yùn)行環(huán)境；

2.掌握OpenCV中圖像的基本操作。

第三單元圖像預(yù)處理

支撐目標(biāo)：課程目標(biāo)2

教學(xué)內(nèi)容：

1.直方圖修正；

2.空域?yàn)V波；

3.頻域?yàn)V波。

實(shí)驗(yàn)一：圖像基礎(chǔ)變換和預(yù)處理

學(xué)習(xí)要求：

1.理解直方圖均衡化和規(guī)定化原理；

2.掌握空域?yàn)V波和頻域?yàn)V波的經(jīng)典算法。

第四單元圖像特征提取

支撐目標(biāo)：課程目標(biāo)2

教學(xué)內(nèi)容：

1.HOG特征；

2.SIFT特征：

3.哈希特征。

學(xué)習(xí)要求：

1.理解并掌握HOG特征和SIFT特征的原理和實(shí)現(xiàn)方法;

2.掌握不同類型的哈希特征的實(shí)現(xiàn)方法。

第五單元圖像分類

支撐目標(biāo)：課程FI標(biāo)2

教學(xué)內(nèi)容；

2

1.KNN分類；

2.貝葉斯分類器；

3.SVM分類器;

4.分類器評(píng)價(jià)。

學(xué)習(xí)要求：

1.理解并掌握傳統(tǒng)分類器的分類機(jī)理和實(shí)現(xiàn)方法;

2.掌握分類器的評(píng)價(jià)指標(biāo)。

第六單元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)

支撐目標(biāo)：課程目標(biāo)3

教學(xué)內(nèi)容：

1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念；

2.激活函數(shù)；

3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)：

4.損失函數(shù)；

5.梯度下降；

6.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播。

實(shí)驗(yàn)二：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類

學(xué)習(xí)要求：

1.理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法流程和作用機(jī)理：

2.掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播方式。

第七單元卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念

支撐目標(biāo)：課程目標(biāo)3

教學(xué)內(nèi)容：

1.卷積層；

2.池化層；

3.激活函數(shù)；

4.全連接層；

5.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示例；

6.卷積的有效性。

學(xué)習(xí)要求：

1.理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層的作用；

2.理解卷積的有效性。

第八單元目標(biāo)檢測(cè)

支撐目標(biāo)：課程目標(biāo)3

教學(xué)內(nèi)容：

1.口標(biāo)檢測(cè)發(fā)展；

3

2.候選框提取；

3.目標(biāo)定位和分類；

4.Two-stage目標(biāo)檢測(cè)算法；

5.One-stage目標(biāo)檢測(cè)算法；

6.YOLO目標(biāo)檢測(cè)實(shí)例,

學(xué)習(xí)要求：

1.掌握滑動(dòng)窗口算法；

2.理解R-CNN及其變種、YOLO、55D算法的原理。

第九單元其他深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)

支撐目標(biāo)：課程H標(biāo)3

教學(xué)內(nèi)容：

1.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

2.深度信念網(wǎng)絡(luò)：

3.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)；

學(xué)習(xí)要求：

1.掌握LSTM網(wǎng)絡(luò)的原理和訓(xùn)練方法；

2.理解生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)函數(shù)。

第十單元人臉表情識(shí)別研究

支撐目標(biāo)：課程目標(biāo)3

教學(xué)內(nèi)容：

1.人臉表情識(shí)別的發(fā)展歷史；

2.人臉表情識(shí)別的主要方法；

3.人臉表情識(shí)別的實(shí)現(xiàn)過程；

4.人臉表情識(shí)別的評(píng)價(jià)指標(biāo)；

5.人臉表情識(shí)別的挑戰(zhàn)。

學(xué)習(xí)要求：

1.掌握人臉表情識(shí)別的算法原理和實(shí)現(xiàn)方法；

2.理解人臉表情識(shí)別的評(píng)價(jià)指標(biāo)。

五、學(xué)時(shí)分配

課程教學(xué)內(nèi)容各單元建議學(xué)時(shí)分配如下表，具體實(shí)施時(shí)應(yīng)根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)效果做適當(dāng)調(diào)整。

教學(xué)內(nèi)容課堂教學(xué)課內(nèi)實(shí)驗(yàn)課外實(shí)踐小計(jì)支撐的課程目標(biāo)

第一單元計(jì)算機(jī)視覺概述221

第二單元Python與OpenCV運(yùn)行環(huán)境222

4

第三單元圖像預(yù)處理4262

第四單元圖像特征提取6282

第五單元圖像分類4262

第六單元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)4263

笫七單元卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念443

第八單元目標(biāo)檢測(cè)4263

第九單元其他深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)443

第10單元人險(xiǎn)表情識(shí)別研究2243

小計(jì)361248

六、課內(nèi)實(shí)驗(yàn)安排

序號(hào)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目學(xué)時(shí)性質(zhì)類型每組生數(shù)支撐的課程目標(biāo)

1圖像基礎(chǔ)變換和預(yù)處理2必做驗(yàn)證12

2圖像特征提取2必做驗(yàn)證12

3傳統(tǒng)圖像分類2必做設(shè)計(jì)12

4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2必做設(shè)計(jì)13

5目標(biāo)檢測(cè)2必做綜合1Vq

6人臉表情識(shí)別2必做綜合1Vq.

七、教學(xué)環(huán)節(jié)及方法

課程教學(xué)包括課堂教學(xué)和課內(nèi)實(shí)驗(yàn)兩個(gè)環(huán)節(jié)，建議教學(xué)方法如下：

?課堂講授（36學(xué)時(shí)）：教學(xué)方法包括講授法、演示法、案例法、練習(xí)法，其中（1）講授法：采

用理論與實(shí)際相結(jié)合的一體化課堂講授，以多媒體課件教學(xué)為主；（2）演示法：不局限在多媒體

教室的教學(xué)場地，采用實(shí)物、錄像、圖片、視頻演示等方法，將復(fù)雜的原理用簡單的、感性的方

法展現(xiàn)出來；（3）案例法：以計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用為案例，提高學(xué)生解決實(shí)際問題的能力，

為今后實(shí)現(xiàn)零距離上崗打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)；（4）練習(xí)法：課程各章講授結(jié)束后，安排若干作業(yè)和思考

題，以便學(xué)生鞏固和強(qiáng)化課堂教學(xué)內(nèi)容。

?課內(nèi)實(shí)驗(yàn)（12學(xué)時(shí)）：設(shè)置6個(gè)必修實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，包括課前預(yù)習(xí)、現(xiàn)場操作、實(shí)驗(yàn)報(bào)告等環(huán)節(jié)，具

體內(nèi)容和要求在實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書中加以說明。

八、課程考核

5

課程考核由平時(shí)考核（20%）、課內(nèi)實(shí)驗(yàn)考核（20%）和期末考試（60%）四部分組成，考核內(nèi)容及評(píng)價(jià)

標(biāo)準(zhǔn)如下：

1.平時(shí)考核

重點(diǎn)考核學(xué)生對(duì)教學(xué)內(nèi)容的掌握情況，主要考查點(diǎn)是3次平時(shí)作業(yè)。

（1）平時(shí)作業(yè)考核范圍和分值權(quán)重

教學(xué)單元及支撐的

考核內(nèi)容及要求權(quán)重?

考查點(diǎn)課程目標(biāo)

第三單元

直方圖均衡化、空域?yàn)V波30課程目標(biāo)2

（作業(yè)1）

第五單元

KNN分類器，SVM分類器30課程口標(biāo)2

（作業(yè)2）

第六單元

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳搏、CNN卷積層參數(shù)40課程目標(biāo)3

（作業(yè)3）

（2）平時(shí)作業(yè)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

考查點(diǎn)

100-90分89-80分79-70分69-60分59-0分

完全掌握直方圖均良好掌握直方圖均基本掌握方圖均衡未能掌握宜方圖

較好掌握直方圖均衡

衡化的原理和實(shí)衙化的原理和實(shí)化的原理和實(shí)現(xiàn)、均衡化的原理以

化的原理和實(shí)現(xiàn)、空

現(xiàn)、空域游波的作現(xiàn)、空域?yàn)V波的作空域?yàn)V波的作用機(jī)及空域?yàn)V波的作

域?yàn)V波的作用機(jī)理和

用機(jī)理和實(shí)現(xiàn)，能用機(jī)理和實(shí)現(xiàn)，能理和實(shí)現(xiàn)，能基本用機(jī)理，不能正確

實(shí)現(xiàn)，能較好地計(jì)算

作業(yè)1準(zhǔn)確地計(jì)算出直方良好地計(jì)算出直方正確計(jì)算出直方圖計(jì)算出直方圖均

出百方圖均衡化和空

圖均衡化和空域漉圖均衡化和空域流均衡化和空域?yàn)V波衡化和空域?yàn)V波

域?yàn)V波之后的結(jié)果。

波之后的結(jié)果。過波之后的結(jié)果。過之后的結(jié)果。過程的結(jié)果。過程不完

過程基本完整，書寫

程完整，書寫工整、程較完整，書寫工基本完整，書寫基整，書寫難以辨

基本清晰。

清晰。空、清晰。本清晰。認(rèn)。

完全掌握KNN復(fù)雜較好掌握KNN復(fù)雜度基本掌握KNN復(fù)雜未能掌握KNN復(fù)雜

良好掌握KNN復(fù)雜

度計(jì)算、SVM訓(xùn)練參計(jì)算、SVV訓(xùn)練參數(shù)度計(jì)算、SVM訓(xùn)練參度計(jì)算、SVM訓(xùn)練

度計(jì)算、SVM訓(xùn)練參

數(shù)設(shè)置，能準(zhǔn)確地設(shè)置，能較好地計(jì)算數(shù)設(shè)置，能基本正參數(shù)設(shè)置，不能正

數(shù)設(shè)置，能良好地

計(jì)算出KNN算法的出KNN算法的復(fù)雜確計(jì)算出KNN算法確計(jì)算出KNN算法

作業(yè)2計(jì)算出KNN算法的

其雜度、精確設(shè)置度、較為精確地設(shè)置的復(fù)雜度和SVM訓(xùn)的免雜度和SVM訓(xùn)

復(fù)雜度和SVM訓(xùn)練

SVM的訓(xùn)練參數(shù)。過SVM訓(xùn)練參數(shù)。過程練參數(shù)。過程基本練參數(shù)。過程不完

參數(shù)。過程較完整，

程完整，書寫工整、基本完整，書寫基本完整，書寫基本清整，書寫難以辨

書寫工整、清晰。

清晰。清晰。晰。認(rèn)。

完全掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較好掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)未能掌握神經(jīng)網(wǎng)

的反向傳播和CNN的反向傳播和CNN反向傳播和CNN卷積的反向傳播和CNN絡(luò)反向傳播和CNN

作業(yè)3卷積層參數(shù)的計(jì)卷積層參數(shù)的計(jì)層參數(shù)的計(jì)算，能較卷積層參數(shù)的計(jì)卷積層參數(shù)計(jì)算，

算,能準(zhǔn)確地計(jì)算算，能良好地計(jì)算好地計(jì)算出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算，能基本正確計(jì)不能正確計(jì)算出

出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳反向傳播和CNN卷積算出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳

6

播和CNN卷積層參播和CNN卷積層參層參數(shù)。過程基本完傳播和CNN卷枳層播和CNN卷積層參

數(shù)。過程完整，書寫數(shù)。過程較完整，書整，書寫基本清晰。參數(shù)。過程基本完數(shù)。過程不完整，

工整、清晰。寫工整、清晰。整，書寫基本清晰。書寫難以辨認(rèn)。

2.課內(nèi)實(shí)驗(yàn)考核

重點(diǎn)考核學(xué)生對(duì)教學(xué)內(nèi)容的實(shí)踐操作能力，主要考查點(diǎn)是6個(gè)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，包括實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備、實(shí)施效果、

實(shí)驗(yàn)報(bào)告等環(huán)節(jié)，具體內(nèi)容及評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)見課內(nèi)實(shí)驗(yàn)教學(xué)大綱。

3.期末考試

期末考試采用開卷或閉卷筆試形式（時(shí)間100分鐘，滿分100分），試卷主要考查點(diǎn)、考核要求、分

值權(quán)重建議見下表，評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)見課程考試試卷評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)。

權(quán)重支撐的

教學(xué)單元主要考查點(diǎn)及考核要求

（%）課程目標(biāo)

第一單元計(jì)算機(jī)視覺研究內(nèi)容、研究目標(biāo)、主要任務(wù)和發(fā)展趨勢(shì)（理解概念，

8課程目標(biāo)

計(jì)算機(jī)視覺概述熟練掌握）1

第.二單兀PythonOpenCV圖像基本操作，如圖像的幾何變換、圖像的顏色變換（理解

5課程目標(biāo)2

與OpenCV運(yùn)行環(huán)境概念和實(shí)現(xiàn)方法）

第三單元直方圖均衡化、直方圖規(guī)定化（理解原理、能實(shí)現(xiàn)）、空域平滑和

12課程目標(biāo)2

圖像預(yù)處理銳化源波.頻域平滑和銳化派波（理解概念和實(shí)現(xiàn)方法）

第四單元HOG特征原理和實(shí)現(xiàn)方法（理解原理、掌握實(shí)現(xiàn)方法）、SIFT特征

15課程目標(biāo)2

圖像特征提取原理（理解）、哈希特征計(jì)算（掌握計(jì)算方法）

第五單元KNN分類器的原理、超參設(shè)置（理解概念），SVM分類器原理和參

15課程目標(biāo)2

圖像分類數(shù)設(shè)置（理解概念）、分類器評(píng)價(jià)指標(biāo)（能計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)）

第六單元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)（能設(shè)計(jì)完整的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）、激活函數(shù)、損失函數(shù)、

15課程目標(biāo)3

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)梯度下降（理解概念）、反向傳播（掌握反向傳播流程）

第七單元卷積神經(jīng)卷積層設(shè)計(jì)、池化層設(shè)計(jì)、全連接層（理解各層作用）、參數(shù)設(shè)置

12課程目標(biāo)3

網(wǎng)絡(luò)的基本概念（能計(jì)算參數(shù)數(shù)量）、卷積有效性（理解）

第八單元目標(biāo)檢測(cè)發(fā)展（了解）、候選框提取（掌握方法）、iwo-slage和

one-stage目標(biāo)檢測(cè)（理解概念、熟練掌握）、YOLO目標(biāo)檢測(cè)實(shí)例10課程目標(biāo)3

目標(biāo)檢測(cè)

（掌握）

第九單元循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念（了解）、LSTM（掌握原理和訓(xùn)練方法）、深度

置信網(wǎng)絡(luò)（了解）、對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)基本概念i了解）、GAN訓(xùn)練過8課程目標(biāo)3

其他深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)

程和目標(biāo)函數(shù)（掌握）

九、課程目標(biāo)達(dá)成評(píng)價(jià)

1.課程目標(biāo)與教學(xué)單元及考核方式的對(duì)應(yīng)關(guān)系

7

作業(yè)考核實(shí)驗(yàn)考核期末考試

課程目標(biāo)教學(xué)單元

(，)(%)(%)

課程目標(biāo)1第一單元計(jì)算機(jī)視覺概述8

第二單元Python和OpenCV運(yùn)行環(huán)5

第三單元圖像預(yù)處理30（作業(yè)1）16（實(shí)驗(yàn)1）12

課程目標(biāo)2

第四單元圖像特征提取16（實(shí)驗(yàn)2）15

第五單元圖像分類30（作業(yè)2）16（實(shí)驗(yàn)3）15

第六單元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)40（作業(yè)3）16（實(shí)驗(yàn)4）15

第七單元卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念12

課程目標(biāo)3第八單元目標(biāo)檢測(cè)18（實(shí)驗(yàn)5）10

第九單元其他深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)8

第十單元人臉表情識(shí)別研究18（實(shí)驗(yàn)6）

總計(jì)100100100

2.總評(píng)成績各考核環(huán)節(jié)評(píng)價(jià)參考分值

考核環(huán)節(jié)及分值

課程目標(biāo)

作業(yè)考核實(shí)驗(yàn)考核期末考試合計(jì)

課程目標(biāo)1：了解計(jì)算機(jī)視覺研究目標(biāo)、研究任

4.84.8

務(wù)、研究熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)。

課程目標(biāo)2：掌握常用圖像預(yù)處理方法、特征提

6（作業(yè)1）10（實(shí)驗(yàn)

取方法和圖像分類算法，培養(yǎng)學(xué)生對(duì)技術(shù)問題的28.250.2

1、2、3）

理解能力、歸納總結(jié)的能力和自主學(xué)習(xí)的能力。6（作業(yè)2）

課程目標(biāo)3：掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的理論和

10（實(shí)驗(yàn)

方法，能夠基于相關(guān)科學(xué)原埋和數(shù)學(xué)模型方法表H（作業(yè)3）2745

4、5、6）

達(dá)和解決復(fù)雜工程問題。

總計(jì)202060100

3.課程目標(biāo)達(dá)成情況定量測(cè)算

課程分目標(biāo)達(dá)成度=總評(píng)—課程分目標(biāo)各相關(guān)考核環(huán)節(jié)學(xué)