技术 - 信息技术 - 人工智能 - 计算机视觉 - 视频分析课程大纲

课程名称：计算机视觉与视频分析基础

第1周：课程介绍与预备知识

  • 主题：计算机视觉简介
  • 学习目标：
    1. 了解计算机视觉的基本概念和应用领域
    2. 熟悉人工智能和机器学习基础
  • 阅读资源：
    • "Computer Vision: A Modern Approach" - Richard Szeliski
    • "Introduction to Artificial Intelligence" - Stuart Russell, Peter Norvig
  • 教学方法：讲座、小组讨论
  • 评估：课程简介问卷

第2周：图像处理基础

  • 主题：像素、颜色空间与滤波
  • 学习目标：
    1. 掌握基本图像处理操作
    2. 理解OpenCV库的基础使用
  • 资源：
    • OpenCV官方文档
    • "Digital Image Processing" - Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods
  • 活动：图像滤波练习

第3-4周：特征检测与描述

  • 主题：SIFT/SURF、HOG特征
  • 学习目标：
    1. 学习特征检测算法
    2. 应用特征描述子
  • 资源：
    • "Feature Detection and Description" - SURF paper (Bay et al., 2008)
    • "Handbook of Computer Vision and Applications" - Richard Szeliski
  • 活动：特征提取与匹配项目

第5周：物体识别与分类

  • 主题：卷积神经网络（CNN）入门
  • 学习目标：
    1. 了解CNN在图像分类中的应用
    2. 实践使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）
  • 资源：
    • "Deep Learning" - Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
    • TensorFlow/PyTorch官方文档
  • 活动：简单CNN模型实现

第6-7周：视频分析与行为识别

  • 主题：视频帧间分析与动作捕捉
  • 学习目标：
    1. 应用光流法和运动估计算法
    2. 开始实践视频行为识别项目
  • 资源：
    • "Motion Analysis and Tracking" - J. M. Black
    • "Video Analysis" - Andrew Zisserman
  • 活动：基于光流的视频对象跟踪

第8周：项目演示与总结

  • 主题：课程项目展示与反馈
  • 学习目标：
    1. 展示并分享个人项目成果
    2. 回顾课程内容，强化关键概念
  • 评估：项目报告和课堂讨论

整个课程评估：

  • 作业：每周作业及项目
  • 小测验：定期测试概念理解和应用
  • 项目：最终视频分析项目
  • 参与度：课堂讨论和团队合作

通过这个结构化的课程，学生将逐步掌握计算机视觉和视频分析的核心技术，同时培养实践能力和创新思维。