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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。

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。

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。

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。