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Sept.17, 2010
参考书(模式识别与机器学习)
Christopher M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2006.8 R.O. Duda,P.E. Hart and D.G. Stork, Pattern Classification， 机械工业出版社，2003.6。 R.O. Duda, P.E. Hart and D.G. Stork (李宏东，姚天翔等 译) , 模式分类，机械工业出版社，2003.9。 S. Theodoridis and K. Koutroumbas, Pattern Recognition, 机械工业出版社，2003.9。 边肇祺，张学工 等，模式识别，清华大学出版社， 2000.
Sept.17, 2010
学习方法的建议
根据自己学习本门课程的目的考虑投入时间
一般了解、掌握、精通
根据自己研究方向有所侧重
有选择地专研部分内容 将精读与一般了解相协调 将建立基础知识与把握当前研究热点相结合
结合自己的研究课题加深相关基础知识
了解本方向的研究情况，研究趋势等。
Sept.17, 2010
书面作业 10% 课程设计 60% 期末考试 30%
Sept.17, 2010
Web sites (1) ---Search Engine
CVPapers - Computer Vision Resource
http://www.cvpapers.com/
Google search computer vision
计算机视觉 Computer Vision
艾海舟 2011年3月
Sept.17,பைடு நூலகம்2010
Outline
课程目标，资料来源，授课方式… 教材与参考书、作业、课程设计、考核方式 Web sites FTP sources Tools (Intel OpenCV, IPL,…) Demo 相关学科与相关课程的联系 Overview Introduction recommended：Forsyth’s introduction to CV, other related
Sept.17, 2010
教材
英文原版：Szeliski, Richard, Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer, Oct., 2010 中文翻译版：艾海舟，兴军亮 等， 《计算机视觉：算 法与应用》，2011年 x月（预计2011年内出版）；清华 大学出版社 英文影印版：DA Forsyth and J. Ponce, Computer Vision: A Modern Approach, Prentice Hall. 1st edition (August 14, 2002) ; 清华大学出版社 中文翻译版：林学言，王宏 等， 《计算机视觉：一种 现代的方法》，2004年6月；电子工业出版社
Sept.17, 2010
参考书(图像处理)
1. R.C. Gonzalez, R.E. Woods，Digital Image Processing, 第三 版 (影印) 电子工业出版社& Pearson Education, 2010.
2. R.C. Gonzalez, R.E. Woods, (阮秋琦、阮宇智等译)，数字 图像处理，第二版，电子工业出版社& Prentice Hall, 2003.
Computer vision homepage Computer vision online Computer vision source codes Computer vision test data Computer vision ….
3. 章毓晋，图象工程 （第2版），清华大学出版社, 2007.5 4. 郎锐，数字图像处理学Visual C++实现，北京希望电子出
版社，2002.12 5. 周长发，精通Visual C++图像编程，电子工业出版社，
2000.1
Sept.17, 2010
作业、课程设计、考核方式
书面作业 课程设计 考核方式
Sept.17, 2010
课程目标，资料，授课方式
目标
全面了解计算机视觉研究领域，掌握基本原理，具有 一定的实践能力。
资料
使用网上公开的资料，挑选、推荐各种资料 （ppt,pdf,codes,etc.），并直接使用我认为合适的讲稿 进行讲解。
授课方式
课堂上全面介绍基本原理，引导资料阅读；课后需要 学生阅读相关文献，消化理解。如有时间，建议课前 预习。
Sept.17, 2010
参考书
马颂德，张正友，《计算机视觉》，科学出版社，北京， 1998。 R. Jain, R. Kasturi and B. G. Schunck, Machine Vision, McGraw-Hill companies, Inc. 机械工业出版社， 2003.8。 L.G. Shapiro and G.C. Stockman, Computer Vision, Prentice Hall Inc, 2001. M. Sonka, V. Hlavac, and R. Boyle, Image processing, analysis, and machine vision , Chapman & Hall Computing, London, 3rd Edition, THOMSON Learning, 2008. M. Sonka, V. Hlavac, and R. Boyle, (艾海舟、苏延超 等译), 图 像处理、分析与机器视觉（第3版），清华大学出版社, 2011.1。 章毓晋，图象工程 （第2版），清华大学出版社, 2007.5
实践：课程设计、专题研究
实践非常重要，CV是实验学科，脱离实践， 很难有所收获。
课程设计（程序作业）
可以使用OpenCV工具， 可以使用Mathlab工具， 充分利用其他网上资源
专题研究
结合自己的课题，挑选论文精读， 实现论文中的方法， 分析存在的问题，如何解决，如何改进，……
