作者smallguy0203 (人生就像一场戏)
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标题修课
时间Thu Aug 25 14:14:33 2005
我选了GIS跟电脑视觉(海洋工科的郑胜文)
有兴趣的一起来吧
一、 内容
电脑视觉是探究演算法(algorithm)之学问，用以由单张或多张二维影像，反算实存世界或物体之状态，其应用包括生产线品管检测、医疗影像判读、车辆自动导航、无人保全监测、机器人视觉控制、动画制作等，范围涵盖日常生活、产业及高科技领域，已成为现代化社会不可或缺的基础技术。
课程目标：
1.了解并熟习电脑视觉现行基本演算法。
2.介绍电脑视觉技术现况，提供实际应用及决定研发方向之参考资讯。
课程大纲：
0. Course Overview（概论）
Part I: Image Formation（成像：影像形成）
1. Introduction（绪言）
2. Imaging Geometry（成像几何）
3. Illumination and Color（照明与色彩）
Part II: Early Vision – Single Image（单一影像处理）
4. Linear manipulation of images（线性运算）
5. Digital image processing - filtering and edge detection（滤波与边缘侦测）
6. Features（特徵计算与运用）
Part III: Early Vision – Multiple Images（多数影像处理）
7. Multiview Geometry（多轴成像几何）
8. Stereopsis (3D vision) – photogrammetry（立体成像）
9. Structure from Motion（系列影像处理）
Part IV: Mid-Level Vision（影像分割与应用）
10. Segmentation by Clustering（群聚分割法）
11. Segmentation by Model Fitting（回归分割法）
12. Segmentation using Probabilistic Methods（概率分割法）
13. Motion Estimation and Tracking（运动估测与追?）
Part V: High-Level Vision – Geometric Methods（高阶视觉－几何方法）
14. Model-Based Vision（依据模型之视觉）
15. Smooth Surfaces（连续表面）
16. Range Images（距离影像）
Part VI: High-Level Vision –Probabilistic Methods（高阶视觉－概率方法）
17. Finding Templates（样板找寻）
18. Recognition（辨识）
Part VII: Applications（应用）
二、参考书目
教材：
1. David A. Forsyth and Jean Ponce, Computer Vision: A Modern Approach, Prentice Hall, 2003.
参考资料：
1. Trucco and Verri, Introductory Techniques for 3D Computer Vision, Prentice Hall 1998.
2. Linda Shapiro and George Stockman, Computer Vision, Prentice Hall, 2001.
3. Mubarak Shah, Fundamentals of Computer Vision, 1997. (electronic edition)
4. Gonzalez, Woods, and Eddins, Digital Image Processing Using MATLAB, Prentice Hall, 2004. ISBN 0-13-008519-7.
5. International Journal of Computer Vision (IJCV)
6. Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI)
7. IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
8. International Conference on Computer Vision (ICCV)
三、 成绩评量方式
作业 50 ﹪、期中考 20 ﹪、期末考 30 ﹪
四、预修课程
Prior knowledge of programming, algorithms, and linear algebra is required. Programs will be done in Matlab, but a prior knowledge of this language is not required.（具备程式语言、演算法及线性代数之基本知识。实例及演习采Matlab语言，但不需预先具备此语言之运用能力。）
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◆ From: 140.112.12.126
1F：推 bowlong:computer vision...海洋工科所还是资工所呢?? 61.231.60.5 08/25