亚琛工业大学计算机视觉课程

"这是一份来自亚琛工业大学的计算机视觉课程课件，由Bastian Leibe教授主讲，内容涵盖计算机视觉的基础理论与实践应用。课程以英语为主要教学语言，但若无英文背景学生在场，也可用德语进行交流。课件可在课程网页上获取，同时学生需在Campus系统上注册以获取邮件通知和L2P电子资源库的访问权限。" 计算机视觉是信息技术领域的一个重要分支，它涉及图像处理、机器学习、模式识别等多个领域的交叉知识，目标是使计算机具有类似人类视觉的理解和分析能力。在本课程中，Bastian Leibe教授将引导学生深入探索这一主题。课程内容可能包括但不限于以下几个方面： 1. 图像采集与处理：介绍图像的获取方式，如相机原理，以及图像预处理技术，如去噪、增强和校正。 2. 形状与特征描述：讲解如何从图像中提取有意义的形状和特征，如边缘检测、角点检测和关键点定位。 3. 图像分类与识别：通过机器学习方法训练模型，使计算机能够识别和分类不同的图像类别。 4. 目标检测与跟踪：探讨如何在图像序列中检测和追踪特定对象，涉及运动分析和卡尔曼滤波等概念。 5. 三维重建：介绍如何从二维图像中恢复场景的三维结构，如立体视觉、结构光扫描和多视图几何。 6. 深度学习与卷积神经网络：近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了显著成果，课程可能会涵盖CNN的基础知识及其在图像分类、物体检测和语义分割中的应用。 7. 应用案例：可能包含自动驾驶、无人机导航、医学影像分析、人脸识别等实际应用场景的探讨。 课程不仅注重理论知识的传授，还强调实践环节，可能包含实验和项目，让学生运用所学解决实际问题。同时，课程提供英语和德语双语支持，以确保所有学生都能理解并积极参与讨论。学生可以随时提出德语问题，并提交德语作业，以适应不同语言背景的需求。 通过这门课程的学习，学生将掌握计算机视觉的基本理论和技术，为未来在人工智能、智能系统设计和相关研究领域的发展打下坚实基础。