课程课件PDF及HTML介绍较大，可从SRTP FTP中下载：srtp.8800.org，用户名和密码都是srtp
【PDF课件下载】http://radio.seu.edu.cn/upfiles/files/201012/23232056.rar
《计算机视觉基础》课程介绍
概述
本课程是信息科学与工程专业的选修课程，建议针对三年级及以上的本科生开设。它将对同学们进行一次计算机视觉领域的启蒙教育。我们将从介绍光线如何在物体表面反射，并进入照相机生成数字图片开始，深入浅出的讲解机器如何应用人工智能，机器学习的理论来实现由二维图像去理解并参与三维世界的过程。通过课程的学习，同学们将了解计算机视觉的基础知识以及最新的发展动态，建立光学成像的概念，掌握Machine learning, artificial intelligence 的算法，更重要的是在课程设计中深刻体会到抽象的线性代数与高等数学完全可以用来解决有趣的实际问题，从而获得学以致用的宝贵经验。
授课人
齐志 博士
2009 年于麦吉尔大学（McGill University）获得博士学位，之前分别在新加坡国立大学，新加坡科学工业园从事技术研究工作。专长于信号处理，计算机视觉，计算机视图，模式识别，以及人机交互等领域。
联系方式： q_zhi@yahoo.com
课程内容
1. 概述计算机视觉技术的起源与发展，介绍课程所需的数学基础。
2. 讲述灰度图的成像原理，数字图像的噪音以及噪音控制, 并引入照相机参数与数学模型。
3. 介绍图像特征的定义，了解Points，Edges，and Lines。
4. 讲解照相机的校准的定义，介绍基于图像特征与相机模型的应用实例: image stitching and mosaicing。
5. 介绍Motion 的定义与计算，了解aperture problem, optical flow, optimization，引入Affine motion 与 Tracking。
6. 介绍立体视觉Stereo system 的定义，了解Correspondence Problem，Epipolar Geometry，以及3-D reconstruction。
7. 介绍计算机视觉的应用实例：如Face Recognition，Object detection and recognition
考核方式
总评成绩 ＝ 平时成绩 ＋ 课程论文（或期末考试成绩）+ 出勤率
平时成绩占60％
课程论文（或期末考试成绩）以及出勤率 占40％
教材
1. 计算机视觉——种现代的方法（影印版），Computer Vision:A Modern Approach，by D.
Forsyth and J. Ponce。 清华大学出版社。2004。
2. Computer Vision: Algorithms and Applications，by Richard Szeliski, 2010（网络版）。
FAQ
1. 课程使用双语教学吗？
课程以中文讲解，但将使用英文的课堂讲义。教科书使用英文原版 以及中文翻译版均可以。
2. 有课后作业吗？
不是每节课后都有作业。一共需完成大约3-4 次课后作业。
3. 不来上课，只完成课后作业，可以吗？
如果你不来上课，而只完成作业，并且作业都是满分，那么你最多只能得到60 分。
4. 学这门课需要什么先修课程吗？
需要具备高等数学，线性代数，概率统计的基础，并且能熟练掌握MATLAB 编程。
