課程大綱：

第1章 緒論

1.1 計算機視覺的目標與任務

1.2 計算機視覺的經(jīng)典問題

1.3 Marr的計算機視覺理論框架

1.4 攝像機成像幾何模型

1.5 攝像機參數(shù)和透視投影

第2章 立體視覺匹配算法

2.1 快速區(qū)域視差匹配算法

2.2 Rank變換與匹配算法

2.3 基于相位一致性的紅外圖像匹配方法

第3章 支持向量機算法

3.1 概述

3.2 支持向量機求解方法

3.3 L范數(shù)支持向量機算法

3.4 PCA支持向量機算法

3.5 小波支持向量機算法

3.6 模糊二叉樹支持向量機算法

第4章 人臉識別

4.1 概述

4.2 人臉檢測與跟蹤

4.3 人臉關(guān)鍵特征定位與特征抽取

4.4 基于支持向量機的人臉識別方法

第5章 基于計算機立體視覺的障礙物檢測

5.1 概述

5.2 基于彩色圖像障礙物檢測算法

5.3 彩色圖像的分割和提取

5.4 匹配和障礙物識別

5.5 案例