教學大綱表
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課程名稱 (中文) 電腦視覺
(英文) Computer Vision
開課單位 資訊工程研究所
課程代碼 I5870
授課教師 謝禎冏
學分數 3.0 必/選修 選修 開課年級 研究所
先修科目或先備能力:資料結構、影像處理
課程概述與目標:課程概述與目標:電腦視覺是一門研究如何使機器「看」的科學。要言之,其乃利用攝影機和電腦代替人眼對目標進行偵測、識別、跟蹤和測量等工作,以作為智慧型系統決策的依據。 講授內容包括電腦視覺之基本觀念、理論基礎與可能之應用,本課程亦將指導學生利用OpenCV電腦視覺程式庫進行若干電腦視覺專題的實作與模擬。
教科書
參考教材 1. Computer Vision by Linda G. Shapiro and George C. Stockman
2. Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library by Gary Bradsk
課程大綱 學生學習目標 單元學習活動 學習成效評量 備註
單元主題 內容綱要
1 Introduction Computer Vision and Applications 了解為何要學電腦視覺
  • 講授
  • 作業
  •  
    2 Camera Model and Image Representation 1. 2D image from projection of a 3D scene
    2. Imaging formation
    3. Pin-hole camera
    4. Video cameras
    5. Lab: OpenCV 影像儲存
    影像之基本處理
  • 實作
  • 講授
  • 上機實習
  •  
    3 Filtering and Enhancing Images 1. Gray level transformations
    2. Histogram processing
    3. Enhancement using arithmetic operations
    4. Spatial filtering
    5. Lab: 美化影像
    學會使用OpenCV做基本影像處理
  • 實作
  • 講授
  • 上機實習
  • 作業
  •  
    4 Binary Image Processing 1. Pixels and neighborhood
    2. Applying masks to images
    3. Counting the object in an image
    4. Connected components labeling
    5. Binary image morphology
    6. Region properties
    7. Region adjacency graphs
    8. Thresholding gray-scale images
    9. Lab: Connected Component
    學會抽取特徵
  • 討論
  • 實作
  • 講授
  • 作業
  •  
    5 Case study - OCR 1. Handwritten OCR systems
    2. CIL - Greek Handwritten Character Database
    3. Proposed OCR Methodology
    4. Experimental Results
    5. Experiments on Historical Documents
    6. Lab: OCR
    學會寫程式進行文字辨識
  • 討論
  • 實作
  • 講授
  • 作業
  •  
    6 Image Segmentation 1. Clustering
    2. K-means
    3. Region Growing
    4. Lab: Segmentation
    Ideally, partition an image into regions corresponding to real world objects
  • 討論
  • 實作
  • 講授
  • 作業
  •  
    7 Case study - Multi-Focus Images Fusion 1. Region-based image fusion methods
    2. Multifocus images fusion by average
    3. Intermediate fused image is segmented
    4. Source images are segmented according to the segmenting result
    5. Segmented regions of the source images are fused
    6. Lab: Multi-Focus Images Fusion
    Multifocus image fusion using region segmentation and spatial frequency
  • 個案研究
  • 討論
  • 講授
  • 作業
  •  
    8 Case study –High Dynamic Range Image 1. 使用HDR顯示設備
    2. 透過不同曝光程度顯示HDR影像
    3. 色調映射(Tone mapping)
    4. Lab: HDRI Fusion
    學會製作HDRI
  • 個案研究
  • 講授
  • 作業
  •  
    9 期中考 考試 通過測試
  • 期中考
  •  
    10 Case study - Motion from 2D Image Sequences 1. 2-D motion vs. optical flow
    2. Motion representation
    3. Motion estimation criterion
    4. Optimization methods
    5. Gradient descent methods
    6. Lab: Optical Flow
    運動偵測
  • 討論
  • 講授
  •  
    11 Intelligent Video Surveillance 1. 產品需求及產業趨勢
    2. 應用情境及技術挑戰
    3. 工研院研發成果暨產業應用
    了解產業需求
  • 討論
  • 講授
  • 作業
  •  
    12 Case study - Behavior Analysis 1. Motion segmentation
    2. Morphological operation
    3. Object classification
    4. Tracking
    5. Lab: Tracking
    學會監控技術
  • 實作
  • 講授
  • 作業
  •  
    13 Object Matching - SIFT 1. Scale Space and Difference of Gaussian
    2. Key point Localization
    3. Orientation Assignment
    4. Descriptor Building
    5. Application
    6. Lab: Object Recognition
    學會利用SIFT作物體比對
  • 討論
  • 實作
  • 講授
  • 作業
  •  
    14 Pattern Recognition Concept 1. Common model for classification
    2. Precision vs. recall
    3. Feature vector representation
    4. Implementing the classifier
    5. Structural techniques
    6. The confusion matrix
    7. Decision trees
    8. Matching by relations
    9. Lab: Neural Network
    了解圖形識別技術
  • 討論
  • 講授
  • 作業
  •  
    15 Face Detection and Recognition 1. Face feature
    2. Integral image
    3. Ada-boost
    4. Face detection
    5. Lab: Face Detection
    學會寫程式偵測人臉
  • 實作
  • 講授
  • 作業
  •  
    16 Gesture Recognition 1. 影像處理方法
    2. 影像金字塔
    3. 人臉偵測
    4. 數位變焦
    5. 適應性膚色偵測
    6. 動態歷史影像
    7. Lab: Hand Gesture Recognition
    學會偵測手勢
  • 實作
  • 講授
  • 作業
  •  
    17 Special Topic 自選研究題目 找論文,自行研究
  • 設計研究
  • 討論
  • 心得發表
  • 作業
  •  
    18 期末考 考試 通過測試
  • 期末考
  •  

    教學要點概述:
    教材編選: ■ 自編教材 □ 教科書作者提供
    評量方法: 期末考:15%   期中考:15%   實驗:30%   作業:40%  
    教學資源: ■ 教材電子檔 ■ 課程網站
    課程網站:網路硬碟一: 分享名稱: 課程代號
    扣考規定:http://eboard.ttu.edu.tw/ttuwebpost/showcontent-news.php?id=504

    研究所
    核心能力 期末考 期中考 實驗 作業
    核心能力一 具備運用數學、科學及資訊工程相關知識的能力。 3/10 3 3 3 3
    核心能力二 具備解決問題之分析、規劃、設計與執行等能力。 2/10 2 2 2 2
    核心能力三 具備工程實務流程規劃與資訊系統整合的能力。 2/10 2 2 2 2
    核心能力五 具備適應職場變化與持續自主學習的能力。 1/10 1 1 1 1
    核心能力六 具備拓展的國際觀以及語言溝通與專業表達的能力。 1/10 1 1 1 1
    核心能力八 具備撰寫專業論文之能力。 1/10 1 1 1 1