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计算机视觉与模式识别大纲--第1页
计算机视觉与模式识别大纲
计算机视觉与模式识别是人工智能领域中非常重要的一个分支，
它涉及到图像处理、模式识别、机器学习等多个领域。以下是一个
可能的大纲：
第一部分，导论。
1.1计算机视觉与模式识别的基本概念。
1.2历史回顾与发展趋势。
1.3应用领域与案例分析。
第二部分，图像处理基础。
2.1数字图像的表示与处理。
2.2图像增强与滤波。
2.3图像分割与边缘检测。
计算机视觉与模式识别大纲--第1页
计算机视觉与模式识别大纲--第2页
2.4形态学图像处理。
第三部分，特征提取与描述。
3.1特征提取的基本概念。
3.2点特征与边缘特征。
3.3区域特征与描述符。
3.4特征选择与降维。
第四部分，模式识别基础。
4.1模式识别的基本概念。
4.2统计模式识别方法。
4.3聚类分析与分类算法。
4.4监督学习与非监督学习。
计算机视觉与模式识别大纲--第2页
计算机视觉与模式识别大纲--第3页
第五部分，深度学习与卷积神经网络。
5.1深度学习的基本原理。
5.2卷积神经网络的结构与训练。
5.3深度学习在计算机视觉中的应用。
第六部分，目标检测与图像识别。
6.1目标检测的基本概念。
6.2基于特征的目标检测方法。
6.3基于深度学习的目标检测方法。
6.4图像识别与分类算法。
第七部分，高级主题与应用。
7.1三维计算机视觉与立体视觉。
计算机视觉与模式识别大纲--第3页
计算机视觉与模式识别大纲--第4页
7.2视频分析与动作识别。
7.3多模态计算机视觉。
7.4计算机视觉在智能系统中的应用。
以上大纲涵盖了计算机视觉与模式识别的基本原理、方法和应
用领域，希望能够对你有所帮助。
计算机视觉与模式识别大纲--第4页
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