西安交通大学研究生课程简介
课程编码：052095
课程名称：计算机视觉与模式识别
Computer Vision and Pattern Recognition
学分数：2
课内总学时数：40
上机（实验）学时数：10
课程内容简介：
本课程的目的是使学生了解并掌握计算机视觉与模式识别研究领域中的基础理论、各种新的处理方法与技术及其在相关领域的应用。课程的主要内容包括：成像与图像表示；边缘提取；图像变换与滤波；图像分割与纹理分析；图像分析中的马尔科夫随机场与贝叶斯方法；视觉模式不变特征的提取；机器视觉与模式识别的统计学习方法;三维视觉与立体匹配；主动视觉与选择性注意机制；运动视觉与时间序列分析。
课外自学内容: 贝叶斯统计与决策分析，机器学习
先修课：
矩阵分析，随机过程，数字信号处理，高等数理统计
参考书目：
1. 郑南宁，计算机视觉与模式识别，国防工业出版社， 1998
2. 吴立德，计算机视觉，复旦大学出版社，1993
3. 马颂德，张正友，计算机视觉－计算理论与算法基础，科学出版社，1997
4. 边肇祺，张学工，模式识别，清华大学出版社，2000
5. Richard O.Duda, Peter E. Hart, and David G. Stork, Pattern Classification, 2nd edition, 北京机械工业出版社, 2004
6. Forsyth, and Ponce, Computer Vision – A Modern Approach, 清华大学出版社，2004
7. Stan Z. Li, Markov Random Field Modeling in Image Analysis, 2nd edition, Springer -Verlag Press, 2001
8. G. Winkler, Image Analysis, Random Fields, and Dynamic Monte Carlo Methods, 2nd edition, Springer - Verlag Press, 2003
