Computer Vision

课程简介

本课程介绍计算机视觉的基本原理、数学模型及其实际应用。课程涵盖的主题包括图像处理、特征提取、图像分类与检索、目标检测、图像分割和图像合成。这些主题将在传统机器学习和深度学习框架下进行探讨。学生将深入了解计算机视觉的基本概念，并获得解决实际视觉问题的实践经验。

学习目标

1. 提供计算机视觉基本原理的理解。 2. 给予学生在实际应用中应用机器学习和深度学习的手把手经验。 3. 展示计算机视觉在不同领域中的突破性应用。

先修要求

先修课程：EEE学生需修读COMP1011/COMP1012或ENG2002（计算机编程）

教学模式

授课：介绍计算机视觉和基本的图像处理操作；涵盖特征提取、图像增强、图像分类和目标识别原理。辅导课：每周针对特定图像分析挑战的实践练习，鼓励学生开发自己的解决方案。作业：实现计算机视觉算法并解决实际问题，包括性能分析和论证。项目：分组设计和开发基于计算机视觉的实际应用解决方案，每组2-3人。