计算机视觉知识点

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计算机视觉知识点范文第1篇

摘 要：就事业单位决算报表编制的重要性及编制过程中存在的问题，结合多年编制决算报表的工作经验及思考，提出改进建议。

关键词：事业单位；决算报表编制；思考

1 决算报表编制的重要性

事业单位决算报表既是对该部门年度预算执行情况的全面总结，也综合反映该部门年度资金使用状况、资金使用效率，为财务人员分析本部门经济运行情况、申请下年度财政资金提供依据。同时也为合理利用财政资金及国家相关部门研究、分析、调整施政策略提供有力的数据支撑。现行决算报表体系由主表、附表及决算说明三部分组成，共26张报表。其中：主表21张，附表5张。决算报表编制涉及本部门大量的经济数据，内容繁杂，编制时间短，编制人员工作量大。这就要求财政部门和预算编制部门有效沟通、相互配合。财政部门做好业务培训及指导工作，编制部门会计基础工作扎实有力，财务核算客观规范，财务人员综合素质高。

2 决算报表编制存在的问题

2.1 决算报表数据与财务报表数据不相符

事业单位现行决算报表体系采用的是收付实现制，即年底做决算时收支必须配平衡，而基层单位是根据《事业单位会计制度》规定进行账务处理。关于会计核算要求“《事业单位会计制度》第一部分总说明四、事业单位会计核算一般采用收付实现制，但部分经济业务或者事项的核算应当按照本制度的规定采用权责发生制。”关于财务报表编制要求，该制度第一部分总说明八作了如下规定：“事业单位应该根据本制度规定编制并对外提供真实、完整的财务报表。事业单位不得违反本制度规定，随意改变财务报表的编制基础、编制依据、编制原则和方法，不得随意改变本制度规定的财务报表有关数据的会计口径”。例如：决算报表中要求固定资产必须等于非流动性资产基金，而有些单位由于历史原因，二者的数据在财务报表上并不一致。其次编制人员责任心的强弱、业务能力高低对决算报表的编制质量影响较大。在决算报表编制过程中，一些责任心较弱的财务人员遇到一些比较模糊或不明确的地方，一般不进行认真分析或咨询，随意列支。既导致决算数据与财务报表数据不相符，又违背了决算编制一致性、谨慎性原则。再者决算报表编制时间是每年的1月份必须完成，时间紧、任务重。而年底又是各种总结、评比、检查的集中期，H财务方面就有决算报表、单位账务系统年底结账、固定资产系统年结、国库集中支付系统年结四套会计软件的数据维护必须在一月份完成，这其中涉及和财政部门对账、单位内部对账等等大量的数据核算工作。又恰逢中国传统节日春节。对一些会计基础较弱会计人员配置较少的单位，决算编制人员往往手忙脚乱、顾此失彼，而决算编制是一项要求办公环境相对安静、财务人员有较高素质的技术活，鉴于此，容易出现编制人员取数错误、填报口径不相同等问题，导致决算数据与财务报表数据不符，最终导致决算数据失真。

2.2 决算报表模式和预算批复模式不一致

现行的决算报表只有一个模式，采用不同会计制度的事业单位都在这个模式下填列数据，没有适当考虑特殊业务如何填报，从而导致一些收支业务不能对应填报。例如，某些专项资金年初预算按办公费、工资、专用耗材、车辆费用等批复，但“工资”一项在决算报表“项目资金”中却没有相应的填列之处，只能将其列入其他科目中。其次，年终决算报表反映的是年度预算执行的结果，应该与年初批复的预算数据进行对比分析，不能只在年底做文字说明即可，而是应该增加反映决算数与年初预算批复数比较的报表。鉴于以上原因，预算与决算之间衔接性差，存在各自为政的现状，预算决算两张皮，很多时候互不干涉，预算没有考虑决算的需要，决算对预算没有约束性。

2.3 决算编制人员素质参差不齐

编制决算报表，既需要单位规范化、精细化的日常会计核算，又要求编制人员具有较高的综合素质。目前，普遍存在的问题是，单位不缺普通财会人员，急需较高层次的、能够高效、快速的编制决算报表的专业人才。该类人才不但要有综合全面的会计核算基础理论，还要有丰富的管理会计工作经验，具备较强的文字写作水平和数据分析能力。总之，编制人员的综合素质高低直接影响决算报表的质量。再者，决算编制工作具有较强的操作性、政策性和规范性，随着中国在全球经济治理中发挥着越来越重要的作用：人民币于2015年11月加入特别提款权（SDR）货币篮子，2016年10月1日正式生效，一带一路经济带、亚洲基础设施投资银行的成立等等，国家财政管理体制也随之不断创新，许多新预算管理方式、新制度规定、新资金支付方式陆续实施，这也要求财务人员要主动学习新知识、新制度、新要求，以适应岗位工作的需要。这单凭每年一次的会计人员继续教育是远远不够的。相关知识的更新换代较快，没有相应的学习和培训是难以适应工作需要的。大部分财会人员多年没有机会外出学习培训，靠的就是多年的工作经验，难以满足要求不断提高的决算报表的编制需求。

3 决算报表编制的改进建议

3.1 直接从财政国库集中支付系统和资产管理系统中提取数据

针对决算数据与单位财务报表数据不相符问题。考虑到在实施部门预算制度改革和财政单一账户管理以后，原则上一个单位只有一个账户，且部门所需财政资金全部通过国库集中支付系统拨付，单位资金收支都通过该系统进行，并据此进行单位账务处理。单位固定资产全部录入与财政部门联网的固定资产管理系统。为此建议充分发挥国库集中支付系统和固定资产管理系统的作用，年底，由财政决算编制人员直接从两个系统上提取相关数据，基层单位对全年的收支情况按固定模式做详细说明。这样，既提高了决算数据的真实、客观性，保证了决算数据与单位账簿数据相符，也减轻了财政部门、基层单位财务人员的工作量，提高决算编制效率，防止因人为因素导致的数据失真。

3.2 财政部门与决算单位之间做好沟通融合

针对决算报表模式和预算批复模式不一致的问题，建议财政部门内部各职能科室之间及财政部门与决算单位之间做好改革创新、沟通融合。创新预决算报表格式及编制模式，及时培训决算单位编制人员。

3.3 做好决算编制人员培训工作

要加强决算编制人员业务能力的培训，财会人员要主动学习，提高业务能力和职业道德素养，保持对各种经济业务高度的判断力和谨慎性，采取客观、科学的处理方法，及时掌握编制要求的变化，为此，必须将业务骨干充实到决算编制中来，及时对他们进行各种培训。同时在办公条件方面给予大力支持，办公室、办公电脑、会计软件等等，为财务人员做好决算报表编制提供坚实的后勤保障。做好决算报表的编制工作更要加强决算编制人员财务分析能力培训，帮助他们了解各项经济指标的真正内涵，在本单位该指标所包含的内容，让他们熟练利用各种统计软件进行财务数据的分析工作。提高决算编制人员的文字撰写能力，通过让他们参与到单位日常的经济管理中，分析季度、半年资金使用情况，从财务管理角度为单位的经济活动提出合理化建议等等，让他们在了解单位经济活动的同时，提高文字撰写能力。

参考文献

[1]事业单位会计制度，2013.

计算机视觉知识点范文第2篇

【关键词】地学 计算机图形学 教学改革

【基金项目】中国地质大学（武汉）教学研究项目，项目编号 200923。

【中图分类号】G642 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2013）10-0144-02

一、引言

计算机图形学是研究如何利用计算机显示和处理图形的原理、方法和技术的一门学科。除了是计算机与信息相关学科的一门专业必修课程外，它也是许多非计算机专业本科一项重要的专业限选/选修课程[1]。在以地学专业为主的中国地质大学（武汉），计算机图形学教学也得到了相当的重视。以地空学院为例，其下属的两个专业地球物理与地球信息科学的教学大纲中都明确开设了这门课程。但与其他兄弟院系一样，该课程教学中所达到的实际效果却并不尽如人意。一方面，地质制图以及地学数据的图形表现等知识在学生本科毕业后从事的地学应用工作中占有重要成分；另一方面，传统计算机图形学本身所讲述的内容又无法满足地学专业工作、科研的需要[2]。随着时间的推移，计算机图形学课程所处的地位日渐尴尬，将其从教学计划中取消固然不妥，但又确实达不到应有的效果。认真分析其原因主要有如下两点：

1.从课程的定位来看，作为一门独立学科，计算机图形学本身定位于使用数学算法构造图形的数学模型，并通过程序实现图形的显示和处理。数学建模与算法实现是计算机图形学的核心与基础[3]。该课程涉及的内容也非常之多，包括图形生成技术，计算机辅助制图，计算机视觉等部分[4]。然而作为一个主要培养地学领域人才的高等院校，计算机图形学在地学领域的主要应用集中于数据制图与数据可视化处理。即要求学生能够具备一定计算机图形学基础知识，并能够使用计算机对地学数据进行图形绘制与表现，进一步生产出社会所需求的各种图形产品包括二维地质图以及三维造型，场景演示视频等。因此可见，课程定位与专业需求存在着一定的差别。

2.从教学大纲与教学内容上来看，传统计算机图形学教学基本以清华大学孙家广院士主编的《计算机图形学》内容为范本。教学内容大部分重点集中于图形生成算法，图形标准、图形交互、曲线曲面造型、真实感图形生成与显示算法等章节[5]。这其中的许多知识点都与地学专业应用无关。此外，地学专业的学生往往在离散数学、算法逻辑等方面基础较为薄弱。这就导致授课老师要花更多的时间来将这些知识点讲授清楚，但学生在学习过程中却逐渐失去兴趣。

上述主要原因使得我校地学相关专业中的计算机图形学课程教学无法达到满意的效果。特别是由于课程的一些内容或章节与专业的实际应用偏离太多，更造成了学生们应付考试，老师们照本宣科的现象。许多讲授该课程的老师都或多或少的意识到了这一点，他们努力在教学过程中做出适当的调整，但却苦于缺乏统一的指导思想。

基于此，在校方支持下，笔者与其他授课老师一起开展了面向地学专业的计算机图形学教学改革活动。在这次改革中，老师们将自己的授课经历进行了分享，并着重对地学相关专业计算机图形学教学过程中的问题进行了总结，然后通过讨论交流提出了一系列改革方案。最后将这些方案措施在教学活动中进行验证。实践证明，教改方案可以有效的激发学生的学习热情，并引导他们将理论知识充分运用到实际问题中，有利于培养地学专业高素质人才[6]。

二、改革措施

首先，此次课程改革的目的很明确，即为地学或地学相关专业的学生量身打造适合他们需要的计算机图形学课程。该课程的教学必须真正贴近专业的需要，不再流于形式，为学生将来的工作与研究深造打下良好的基础。具体的改革措施总结如下：

1.深入了解我校地学专业相关院系的专业需求，讨论并制订面向地学领域的计算机图形学教学大纲和教学计划。传统的计算机图形学教学内容涉及到数学、物理、计算机等多个学科[7]。每个学科又涉及到一些相对抽象的理论与复杂算法实现。这些内容均使得地学专业的学生难以在短时间内掌握。此外，随着技术的不断发展，目前计算机图形学的一些教学安排与现实也存在一定的脱节。如许多计算机图形学的实习环节中会要求学生去实现基本图形的生成算法，对许多非计算机专业本科生而言，这一做法的必要性值得商榷。因为就其专业应用领域，大部分的图形生成算法实现都已经固化到了计算机硬件（显卡、GPU）中，现实工作中极少场合需要编程实现这些已经非常成熟的算法[8]。

就地学专业以及大多数工科应用专业而言，计算机图形学课程更多是为了直接满足应用上的需要，而不是将其作为一个研究基础。因此经过笔者及其他老师们的讨论一致认为，对于我校地学类专业，计算机图形学的课程教学应强调一个原则，即：突出重点，强调有用。借鉴华中科技大学机械科学与工程学院将计算机图形学成功与机械制图，机械辅助设计等方面知识紧密结合起来的宝贵经验。决定将我校的计算机图形学课程安排充分与地学中的地质制图、GIS图形标注与编辑、地球探测信息可视化等应用紧密结合起来，注重其实用性。

计算机视觉知识点范文第3篇

在1998年第三次高校本科专业目录修订调整前，测绘学科本科有4个专业:摄影测量与遥感、工程测量、大地测量、地图制图，虽然都要学习摄影测量学，但是各个专业间差异较大，如原武汉测绘科技大学(武测)对摄影测量与遥感专业学生有关摄影测量方面的教学内容包括:基础摄影测量、解析摄影测量、数字摄影测量、摄影技术、航空与航天摄影技术、非地形摄影测量;实践环节包括:航测实验、航测外业实习、航测内业实习。而原测绘学院摄影测量与遥感专业有关摄影测量方面的教学内容包括:摄影与空中摄影、航空摄影测量、航天摄影测量、解析摄影测量、航测自动化、像片判绘(包括实习)、像片转绘，实践环节还包括航测外业实习。由于当时摄影测量教学中实验或实习内容涉及很多价格昂贵的专业摄影测量仪器，一些院校受限于办学条件，当时只开设有工程测量专业。原武测工程测量专业在摄影测量学方面主要的课程有:摄影技术(一学期)、摄影测量学(一学期)，但没有相关实习;而同济大学工程测量专业，在20世纪90年代中期开设的摄影测量学相关课程有:摄影测量与遥感(上、下两个学期)、工程摄影测量，实践环节包括:摄影测量实验、遥感实习;相较一些院校的工程测量专业，其摄影测量方面的学时数已经偏多。1998年第三次高校本科专业目录修订后，以一级学科设置本科教学专业，现在本科阶段只有测绘工程专业，摄影测量学作为测绘工程专业的主干课程及方向之一，与原来工程测量专业比，摄影测量学在教学中所占的比重增加，但是该比重远低于在摄影测量与遥感专业中的比重，并且由于总课时呈压缩态势，因此实际授课时间实际是在减少。随着空间技术、传感器技术和计算机技术的发展，近20年来摄影测量学内容发生了很大变化;在经历模拟、解析、数字3个阶段发展后，摄影测量快速进入了航空摄影测量与航天摄影测量并存的发展阶段;航空摄影发展到了模拟航空摄影和数码航空成像并存阶段，航天摄影(测绘卫星)完全实现了数字成像;摄影测量数据处理则实现了全数字化。为了适应摄影测量快速发展的情况，同济大学测量系在2005—2006学年开设了摄影测量学的双语教学［9］，其他院校也对摄影测量学教学进行了有益的改革与尝试［10-11］。摄影测量的快速发展使得一方面涌现大量新知识点，现在本科教学中摄影测量方面涉及的很多内容实际上是20世纪90年代以来人们的研究结果，因此需要教授的内容大量增加;另一方面，以一级学科设置本科专业，测绘学科的各个二级学科的内容都要涉及，而通识教育本身又需要挪出相当的学时进行通识类课程学习，造成的结果是在摄影测量方面，现在同济本科教学中相关的课程只有:摄影测量基础、数字摄影测量及实践环节———摄影测量实习，并且其中作为专业主干课的“摄影测量基础”课时缩减为一周4课时(将来还将缩减为3课时)，在这种背景下，摄影测量方面的教学应如何开展，特别是主干课摄影测量基础教学如何开展，教学中应该包括哪些内容?过去的模拟摄影测量内容是否要涉及?怎样涉及?这些都须考虑。

二、通识教育下同济大学测绘专业“摄影测量基础”教学探索

作为一门主干专业基础课，摄影测量学在数学上具有完整的理论基础，与其他测绘基础课程如测量学、大地测量学有较大的差异，也是一门非大众化的学科课程;但作为测绘技术中的一个分支，其具有广泛的应用，是后续学习数字摄影测量、近景摄影测量及遥感等专业课程的基础。随着近、现代摄影测量理论研究和技术的发展，相关内容更新非常快，而且与计算机视觉的结合日趋紧密，因此现阶段摄影测量学的教学内容也有较大的变化，一是内容增多，二是内容改变多特别是涉及应用方面。而通识教育背景下，造成课时数紧缩，因此在摄影测量基础教学中须兼顾两者，在教学内容安排中尤其要注意基础部分、拓展部分的比例安排，统筹考虑一般学生的需求和感兴趣且学有余力同学进一步深入的要求。结合摄影测量方面课程的教学经验，确定了“摄影测量基础”课程教学的指导思想。

1．“摄影测量基础”课程教学的指导思想

摄影测量学基础作为一门基础性专业课程，在现在学时大大压缩的情况下，整个教学内容应强调基础性，为学生将来可能的进一步学习打好基础。测绘工程专业的学生将来会从事各种不同的行业应用，同济大学测绘工程专业的学生毕业后单纯从事摄影测量与遥感方面研究与实际工作的并不多，比较多的从事工程测量，但现在工程测量这方面的仪器不少涉及近景摄影测量原理的应用，如工业场景监测等;另一方面还有不少学生从事GIS数据处理的工作，其中会涉及不少航空、航天影像的处理。针对这些不同的学生，项目组成员认为“摄影测量基础”课教学的目的是在有限的学时下，传授摄影测量最基本的概念方法，建立摄影测量学基本框架;为将来进一步学习相关后续课程及将来工作中有关知识学习作准备。考虑到同济大学测绘工程专业摄影测量学方面课程分为摄影测量基础和数字摄影测量学两部分，而卫星影像几何处理集中在后续的遥感课程中讲授，且课时数有限，因此现在“摄影测量学基础”课的教学，其指导思想应是:对摄影测量学的讲授内容侧重于摄影测量基本原理、基本过程，使学生建立起摄影测量的基本思想，保证学生对摄影测量整体过程的理解;在此基础上适当加强摄影测量实际应用部分的教学，提升学生的学习兴趣，同时通过双语教学实践来提高学生的专业外语能力，为今后进一步学习做准备。

2．构建科学的“摄影测量基础”课程教学的目标体系

从上述“摄影测量基础”教学指导思想出发，构建了通识教育下“摄影测量基础”课程教学的目标体系。总体上，“摄影测量基础”教学目的是为满足宽口径人才的培养，满足不同部门对于摄影测量和影像空间信息获取人才的要求，为学生将来的对摄影测量学相关内容的进一步学习、自主学习打好基础，为这一目标，将教学中涉及的内容分成4类:需熟练掌握的、需掌握的、需了解的及兴趣拓展部分。有关数字影像匹配方法的基本计算过程，数字高程模型的建立及其应用，数字微分纠正的原理及正射影像图的制作;全部放到数字摄影测量课中讲授，不在摄影测量基础课上做要求。这样通过本课程教学，使学生系统地学习摄影测量学的基本理论与方法，着重使学生掌握摄影测量学的基本知识(包括空间解析定位和图像解译)及利用摄影测量方法获取空间几何位置信息的基本操作过程;了解摄影测量学与遥感、GIS的密切关系，空间定位技术(GPS)的关系，在摄影测量影像信息处理中的应用及摄影测量学的最新发展及其在国民经济建设中的主要应用。一些感兴趣的学生可以进一步拓展了解其历史发展知识及与计算机视觉的关系。

3．优化教学内容，为学生进一步的学习打好基础

合理选择、组织的教学内容是满足在课时较少情况下学生仍能够较好掌握摄影测量基本知识的重要保证。摄影测量学教学中既包括有大量的摄影几何原理，又涉及很多数据处理的方法及相关应用方面的知识，在现有的教学中各门相关课程的讲授内容各有侧重。而传统的教学方法中沿着摄影测量的发展脉络，从模拟—解析—数字来介绍，其最大的好处是:对摄影测量的发展历史、相关概念演变的关系学生能比较清晰的掌握，但这是建立在过去专业细分的基础上的、需要大量课时，并且最好有一定模拟仪器的支持，这在现有情况下无法满足，而且其中部分知识内容已属于比较陈旧过时的内容，也没有必要讲授，而其中历史部分，虽应涉及，但不同学生对各部分内容的兴趣并不一样。由于将“摄影测量基础”课程的教学内容分成了4部分，因此，摄影测量历史部分知识属于学生只需了解的内容，而模拟摄影测量部分的绝大多数内容则属于兴趣拓展部分的内容。在教学中重点放在学生需要掌握或熟练掌握的内容;同时考虑到计算机视觉研究对摄影测量的冲击与促进，在教学内容中增加了相关内容的介绍，其中部分如计算机视觉方向如何表示像点、物点的关系，它与摄影测量表示方法的关系，是学生应了解或兴趣拓展的内容。目前对摄影测量基础的教学内容及教学顺序作了较大调整:①考虑到学生在先前阶段并没有课程专门讲授摄影测量中的影像获取及其要求，在内容中增加影像获取部分，介绍过去胶面影像的获取(简要介绍)和数字影像的获取，并对相机检校简要介绍;②由于将数字摄影测量部分内容独立在专门的课程介绍，在摄影测量基础部分重点介绍像片解析基础、强化解析空中三角测量部分内容，特别是光束法平差、增加直接线性变换内容;③讲授内容去掉了模拟测图部分内容的介绍，这些内容只作为学生兴趣阅读的材料;④考虑到整个航测成图的整体性，在内容中增加了航测外业部分介绍，包括坐标框架选取、像控点获取，以及影像的调绘。现有的一些摄影测量教材中模拟摄影测量的内容已经完全去掉，只在绪论的历史回顾中出现。由于现在摄影测量中一些名词、概念、处理方法中还留有模拟测图的痕迹，将模拟部分完全去掉是否会影响学生对这些问题理解?一些摄影测量还留有不少模拟的痕迹，完全去掉对学生理解是否有利?从这一角度出发，在讲授过程中仍然将模拟测图内容作适当介绍，作为学生拓展了解的内容。而对于影像解析及解析空三的内容，因其是摄影测量的基础，对进一步学习很重要，因此在授课中强化了这方面的内容。

4．加强与创新项目的结合、与实践的结合

摄影测量是一门应用性很强的学科，为调动学生的学习兴趣，在教学过程中，增加了一些摄影测量知识应用的小实验。如利用规则格网板进行控制，利用普通相机(如手机自带相机)进行面状物体的摄影和基于影像的面状物体形状测量;结合网上大量的影像信息(特别是卫星影像信息，如百度地图、GoogleEarth上的影像信息)，与实地相对照，引导学生理解影像调绘、外业控制、像片控制点的概念，并结合学生自己的日常生活进行有针对性的调绘。现在大学本科教育中，非常重视学生创新能力的培养，有各种学校和国家的创新项目。有些学生提出的一些项目申请想法就涉及影像的几何处理、摄影测量的相关知识，因为是学生自己提出的想法，所以学生的兴趣高、学习主动性强，并且很多想法更为新颖、有趣，为此在摄影测量基础教学过程中加强了和创新项目的结合。现在测绘工程三、四年级学生正在进行的创新项目中，有2～3个项目是与摄影测量学相关的。通过加强课程教学与实践和创新项目的结合，原本抽象的概念内容变得具体、实在，与日常生活中应用相结合，调动了学生的学习兴趣，同时为完成这些项目和实践活动，还会涉及一些教学中未授内容，这样可以进一步促进学生深入、主动地学习，能激发学生去思考该学科的更广泛应用，而不是仅局限于测图方面，这也与现在通识教育背景下进行通才培养的理念相一致。

三、结束语

计算机视觉知识点范文第4篇

关键词：图像处理技术；深度学习；教学探讨

中图分类号：G642.3 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）09-0115-02

引言

图像处理是电子信息、计算机类专业的重要课程[1]，是一门涉及多领域的交叉学科，是模式识别、计算机视觉、数字视频、视频通讯、多媒体技术等学科的基础。在图像处理技术课程的教学中，不但要让学生掌握其基本概念和原理，还要让学生尽可能理解和掌握图像处理在当前时代应用的最新发展。图像处理所讲授的理论和实验过程较复杂[2，3]，如何让学生能灵活应用这些知识，是课程学习的难点。

在高度信息化的知识经济时代背景下，深度学习已经引起高校教师的普遍重视[4]，深度学习特别是“如何促进深度学习”也成了当前学习研究的重要内容。本文结合电子信息学科的特点和多年的教学经验，引入深度学习框架，对图像处理技术课程的教学模式与实践模式进行了探讨。

一、图像处理课程特点

图像处理有相关课程、基础课程较多，实践性强，发展快、应用领域不断扩展，新方法内容抽象，要求数学基础高等特点。随着安防系统中图像处理技术的广泛应用，智能手机中的拍照功能越来越强，以及指纹识别、人脸检测等功能在智能手机中的引入，图像处理技术在生活中已经无处不在了。图像处理技术涉及的相关课程有模式识别、数字视频、计算机视觉、多媒体技术等。基于随机场MFS的方法、基于图论的方法、基于偏微分方程的方法在图像增强、分割等各个方面的应用，这些方法要求数学基础高，给教学带来了难度。

理论和实践的结合是本课程的关键，注重基础理论和技术的教学，以及加强学生实践能力和课题研究能力的培养是本课程的主要教学目的。由于涉及课程较多，只有在相关的模式识别、数字视频等课程学习完后，才能进一步的开展实践。这些工作需要在课程设计、毕业设计等实践环节中才能开展。

二、走向深度学习

深度学习是指在理解学习的基础上，学习者能够批判性地学习新的思想和事实，将其融入原有的认知结构中，并将已有的知识迁移到新的问题中，做出决策并解决问题的学习。它是一种主动的、探究式的、理解性的学习方式，将其引入图像处理课程的教学实践中，可以让学生进行理解性的学习，深层次的加工各门相关课程的信息，进行主动的知识建构和知识转化，灵活应用知识来解决实际问题。反思是贯穿于整个学习活动过程的一个重要环节，其主要目标是通过对学习过程及结果的调控来促进问题解决，是促进深度学习的重要策略之一。针对课程构造了一个较为复杂、完整的深度学习框架，参考这个框架，本文构造一个简化的深度学习策略，主要过程为：a.基础知识学习；b.问题提出；c.反思、知识建构或转化；d.知识应用、解决问题。

“基础知识学习”是一般教学过程都具备的前期学习过程，为后面的深度学习提供基础；“问题提出”是结果应用实践，给出学生们感兴趣的问题，引起对学习的注意；“反思、知识建构或转化”是深度学习的关键环节，通过对知识的建构，促进对各个相关知识的综合理解、转化，完善基本技能；“知识应用、解决问题”体现深度学习的高阶特性，将知识、技能进行综合联接。

深度学习的一个重要特点是灵活的知识应用。图像处理是门实践性很强的课程，需要通过解决实际问题，促进学生对知识的深刻理解，把知识灵活运用，促进深度学习的开展。图像处理要求的知识面较广，新技术、新方法很多，受到学生基础知识限制，不能在短短的课堂上讲述所有的方法。针对本科生的教学过程，不仅在课堂教学中引入深度学习，在相关的课程、实践环节中都体现图像处理技术的具体应用，每个环节中根据实际情况，引入深度学习过程模式。让学生能真正学会自己动手解决问题，提高学习的兴趣和主动性。

三、课堂教学中的深度学习

在课堂教学过程中，可以根据“问题―反思―生成”模式来开展教学活动，即通过创设问题情境、制造认知冲突来引导学生进行反思探究、知识建构及问题解决。部分教学知识点的深度学习教学模式设计如下。

（一）图像增强教学中的应用

“问题―反思―生成”模式设计对应如下：

“噪声对图像的影响―产生原因―低通滤波器设计（平滑模版）”。

教学过程中，首先联系电路分析、数字信号处理等课程提出问题：

1.“图像噪声和电路噪声的相同点”。

2.“电路中用RC电路去除噪声，数字信号中如何模拟这一过程”等。

在反思环节中，引导学生明白，噪声在时域上的体现是快速变换的信号，在图像中是随着空间间隔快速变换的光的强度；RC电路的本质是利用电容的充、放电过程，减缓信号的变化，达到去除噪声的目标。

在生成环节中，引导学生结合数字信号处理中的FIR数字低通滤波器，采用简单的邻域加权平均，减弱信号的变化量，达到平滑噪声目的。不同加权系数，构成了不同的平滑模版。

（二）车牌识别教学中应用

车牌识别是图像处理中结合实践常见的一个应用例子，包含图像预处理、车牌检测、二值化、字符分割、字符识别等多个子过程，每个子过程都可以利用“问题―反思―生成”的深度学习模式来开展教学活动。

例如在字符识别子过程中，首先提到的问题是“计算机如何做识别”，这个问题比较有难度，在“反思”阶段只能引导学生通过比较两幅数字图像的每个像素值，也就是模版匹配的方法，到达识别的目的。这样在“生成”阶段可以利用相关法进行匹配，完成识别过程的任务。

四、将科研思想、深度学习方法运用到实践科研过程中

课堂学习，以老师讲授为主，没有体现学生的主动性。在相应的实验课上，以及后续的课程设计、毕业设计环节，引入深度学习，结合老师的一些科研课题，让学生主动思考，增强学生的主动性。在这阶段的实践中结合深度学习，以问题为中心，让学生通过查阅资料和及时的交流讨论自主的解决问题，这样培养了学生初步开始科研活动的能力。

（一）课程实验中，引入深度学习，合理设计实验方案

图像处理课程实验方案设计中，结合生活中的实际问题，实现photoshop、美图等软件中的部分相应算法，实验素材采用学生自己生活中的照片。让学生自己寻找想解决的问题，通过反思、分析，灵活运用相关知识，解决问题。这样达到提高学生学习兴趣、增强学习主动性的目的。

（二）课程设计过程中设计简单的应用题目

课程实验中，由于时间短，只能对课本上的部分算法进行实现，不能进行更多的综合反思。课程设计是一个持续数周的实践过程，在这过程中，设计些简单的应用题目，让学生有充足的时间反思，为后续的毕业设计做准备。

（三）本科毕业设计阶段，提炼综合题目

教师可以从科研课题和开发项目中，提炼出一些关键问题，并结合当前学生感兴趣或觉得有前途的工具平台，作为本科生毕业设计的题目。临近毕业了，学生们在找工作过程中已经接触了较多的社会，他们选择课程设计经常带着较强的倾向性，选择通常受到以后工作的需求、媒体上宣传等因素影响较重。近年来，随着智能手机的普及，社会上对Android环境下的编程工程师需求较多，学生们对这方面的知识需求也较迫切，而课程的设置却难以跟上这些需求。毕业设计中如果可以补充学生的知识需求，无疑可以大大提高学生们的兴趣。

将教师图像处理方面的科研与学生需求结合，提出“Android平台下的人脸检测”、“Android平台下的字符识别”、“二维码的检测与提取”、“Android平台下视频运动目标检测与跟踪”等题目，这些题目的成果可以运行在学生手机上，提高了学生的兴趣和成就感。

五、总结

针对数字图像处理课程的特点，结合多年的教学体会，在课堂教学、实践等环节引入深度学习，对一些教学过程进行了探讨。通过深度学习模式，激发学生的学习兴趣，培养学生的动手能力，促进学生对知识的深刻理解，灵活掌握知识运用，提高学生的学习兴趣，增强创新能力。教学改革是一项长期任务，如何更有效地改善教学效果，还需要在教学实践中不断的探索。

参考文献：

[1]张永梅，马礼，何丽.图像处理技术课程教学探讨与实践[J].计算机时代，2014，（10）：76-77.

[2]李金萍，陆玲，刘自强，徐玮.数字图像处理课程实验教学改革探索[J].科技视界，2012，（7）：23-24.

计算机视觉知识点范文第5篇

关键词：口试；图像处理；课程设计；素质培养

一、口试简介

口试是口头考试的简称，拉丁语为“VivaVoce”，是一种历史悠久的考试形式。在我国教育系统中，口试考核形式主要存在于特定学科，如语言教育学科（如大学英语四、六级考试口语考试）、医学学科以及学习高级阶段（如本科、硕士、博士答辩）。在我国教育系统中，日常教学阶段很少有课程涉及口试考核，已有部分课程开展了相应的探索。赵增辉等[4]在基础力学课程中开展了“口试+笔试”的综合型考核方式探析，利用课前5分钟学生选取生活中的力学案例讲解分析，教师和其他学生进行点评和讨论。国外高水平大学特别是欧洲大学，口试有着悠久的考核传统。德国高中阶段毕业考试（Abitur）就包括口试内容，以数学课程为例[5]，德国巴登—符滕堡州规定，数学口试考核内容包含两大层面：专业层面和非专业层面。非专业层面考查学生的讲演和沟通能力，专业层面考查学生对数学知识的认知、理解、应用能力以及解决实际问题的能力。考查的方式既有知识点的考查、公式的推导，也有实际应用场景的数学问题解决方案考查。在高等教学阶段，很多专业课程也采取了口试考核。瑞士苏黎世联邦理工学院是世界一流大学，在国际上有很好的声誉，该校很多课程采取口试考核形式[6]，如信号与系统、图像处理和分析等课程，通常这些课程在国内以书面的形式考核。以图像分析和计算机视觉课程（IMAGEANALYSISANDCOMPUTERVISION）为例，考试分为两个阶段，口试开始后考生知晓考试答题之后被带到准备室，在准备室内，考生利用1个小时组织答案（只允许纸笔，不允许其他辅助工具，如课本、书籍、手机、互联网等）。之后进入考场进行口试考试，每位考生考试时长为30分钟。另外，有些课程采取“口试+笔试”的形式。加拿大多伦多大学的有机化学课程的考核形式为学生口头报告（presentation），学生讲解课堂上未出现的化学反应[7]。无论什么形式的考试，归根结底都可以认为是知识输出的一种形式。在传统的课堂中，以授课形式为主的课堂教学以教师为主导，以教授知识为驱动，以考试为输出，此种模式通常采取的考试形式为标准化考试。但是对于课程设计，所面对的是一个现实场景的问题，可以说是没有标准答案，需要学生讨论、提出假设、实验、修正方案，因此继续选用标准的验收程序显然不满足此课程的考核要求。与此相反，口试可以更加灵活地考核学生对问题的理解、所采取的实验方案以及相关图像处理方法背后的原理，帮助学生在知识运用和反馈修正中建立知识构架。

二、口试考核

课程开始之前，任课教师讲解课程设计内容，鼓励学生自主设计实验方案，并提供相应基本程序讲解。与此同时，向同学讲解口试考核流程和出题范围，引导学生使用相应的技术提出解决方案。1.考核流程和评分标准。每位学生均有两次口试机会，口试题目分为必答基础题和选答进阶题，其中基础题来自之前公布的题库，随机抽取某三道题目，答完三题方可结束，出现严重错误本次考核结束。进阶题在必答题全部答对的基础上进行深化和探讨。进阶题回答错误或部分错误终止答题，回答正确可选择自行终止考核或者继续答题，最终考核成绩由考核表现打分，基础题回答完成可得21分，之后每正确答完一个进阶题目得2分，部分正确得1分。每位学生的每次考核时间控制在10分钟以内。2.常见口试题目。典型的口试基础题紧密结合课程原理，要求学生掌握图像处理的基本原理和典型题目，如常用的梯度算子有哪些、各有哪些特点；进阶题目由易入难，以梯度算子为例，如何构造最简单的x、y方向梯度算子，此类算子有何优缺点，如何克服这些缺点，梯度算子的计算复杂度是多少，如何加速计算；其余不详细一一列举。3.考核原则。口试考核遵循公平、公开的原则，公平是指打分公平，公开是指口试考核时候，答题学生公开回答，其余学生均可参与旁听且禁止对参加口试的学生进行任何新式提示，违反者取消资格一次。

三、课程反馈和讨论

由于口试问题随机且每位学生所面对的问题不同，直接代码抄袭的现象可以杜绝。课程进行过程中，学生讨论次数明显多于平行班级，讨论的话题广泛，既包括实验内容，也包括口试题目，也有学生主动向教师请教代码背后的图像处理原理。学生们普遍首次参加此类考试类型，在考核过程中，大部分学生表现紧张，表达不清晰，无法灵活自如地表达所掌握的知识和实验原理，更有极个别学生出现了表达障碍，手心出汗，在答完基础题目后直接选择了放弃。口试成绩满分30分，最终考试成绩分布如图2所示。上课人数28人，人数分布由图2可见，其中21分2人，22分6人，23分11人，24分4人，25分2人，26分2人，27分1人，基本呈正态分布，均分23.2分。其中基础题目完成均可达到21分，可见大部分学生完成基础题目之后的进阶题目较为不理想，也有几位学生表现得极为优秀，在高质量完成基础题目之后，创造性地回答了选答题。2017—2018第一学期，口试成绩最高学生（27分）成功考取本校计算机学院研究生.口试考核的公平性一直受到质疑，由于场地原因和时间原因，无法安排单独教室对学生进行单独考核。旁听形式无疑降低了口试考核的难度，也间接缓解了部分学生的抗拒心理（另外2个平行班采取传统考核方式）。由于打分环节公平公开，在课程过程中，无学生对个人评分提出质疑。在课程结束后的“学评教”环节中，该课程的满意度达到了92.2%。