清华大学计算机视觉课程讲义

"清华大学ComputerVision.ppt" 这篇PPT是关于清华大学计算机视觉课程的介绍，由艾海舟在2005年的5月16日进行讲解。计算机视觉是一门涉及图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的交叉学科，旨在使机器能够通过分析和理解视觉信息来模仿人类对周围环境的理解。 课程大纲（Outline）可能包括以下几个部分： 1. 助教信息：可能提到了课程的助教团队，他们将协助教授进行教学工作，解答学生疑问。 2. 教材与参考书：课程主要使用的是DA Forsyth和J. Ponce合著的《Computer Vision: A Modern Approach》的英文影印版，以及林学言、王宏等翻译的中文版。这本书是计算机视觉领域的经典教材，提供了现代计算机视觉的系统性介绍。同时，还提到了马颂德和张正友的《计算机视觉》以及R. Jain、R. Kasturi和B. G. Schunck的《Machine Vision》作为补充阅读材料。 3. Websites和FTPsources：可能列出了相关课程网站和FTP资源，学生可以在这里找到课程资料、作业、项目和演示文稿等。 4. Tools：课程可能涉及到的一些工具和技术，例如Intel OpenCV库和IPL（Image Processing Library），这些都是用于图像处理和计算机视觉的重要软件库。 5. Demo：课程可能包含实际的演示，让学生直观地了解计算机视觉技术的应用。 6. 相关学科与相关课程的联系：计算机视觉与图像处理、模式识别、人工智能、机器学习等多个领域紧密相关，课程可能会讨论这些学科之间的联系和相互作用。 7. Overview：课程概览，可能涵盖了计算机视觉的基本概念、历史发展和未来趋势。 8. Introduction：Forsyth对于计算机视觉的介绍，可能会涉及该领域的主要问题、挑战和基本方法。 这份PPT为学习者提供了一个全面的计算机视觉课程框架，不仅有理论知识的学习，也有实践工具的运用，帮助学生深入理解并掌握计算机视觉的核心技术和应用。