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计算机方面有关论文范例,与计算机视觉教研与探究生指导相关毕业论文开题报告
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【摘 要】研究生教育质量保障外部质量保障机制需要通过内部质量保障机制发挥作用,计划在加强现代化教育手段方面进行一些建设与探索,努力向学生提供信息容量大、表现形式丰富的综合性辅助认识手段.
【关 键 词】课程计算机视觉图像检索
1.课程设置、建设与改革自述
1.1综合基础与应用,精选教研内容
从专业学位教育的高层次应用型人才培养目标出发,我以学生专业应用能力的培养作为教研的重点,同时,考虑到“计算机视觉”是一门数学要求较高、理论性较强的专业基础课程.课程的基础理论教研十分重要,我在规划教案时,综合安排基础理论与应用实践的教研内容.
1.2强调学生应用能力,优化教研方法
将启发式教研方法融入到整个教研过程中,将课堂讲授的重点放在问题由来、概念形成、研究思路与方法上,并通过介绍人工智能与计算机视觉学科交叉中出现的最新研究与应用.把新理念、新思路、新方法和新问题引入课堂,调动学生学习的积极性和主动性,拓宽他们视野和思路.
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通过较为熟悉的分析,“计算机视觉”课程中的教研方法较为新颖,使他们从一开始就建立了所学理论与实际工程控制问题的联系.
按“计算机视觉”的基础理论和知识内容分环节来实施教研,每个环节以实际工程问题开始,以理论学习为基础,各教研环节之间既是工程问题的系统化深入,也是理论知识体系的循序推进.
按“计算机视觉”的基础理论和知识内容分环节来实施教研.每个环节,以理论学习为基础,以提出和解决实际实验案例中的识别问题为结束,各教研环节之间既是三维重建问题的系统化深入,也是理论知识体系的循序推进.
他们都十分赞同我以强调学生自主学习和应用能力为目的的启发式和交互式教研方法.尤其是以论文报告和答辩形式提交作业.强调了理论和应用的结合.每一次的作业贯穿整个教研环节,使他们对问题的发现、理解和解决成为一个逐渐明确、细化和深入的过程,因此.虽然作业要求较高、工作量较大,但做起来并不会感到压力和困难.同时,他们大多之前没有撰写科研论文和报告的经历,通过作业也可以使他们在这方面的能力得到锻炼和提高,最后考试结业.
与此同时.研究生们也畅谈了他们对课程教研中一些问题的看法.研究生们十分重视专业应用能力和实际动手能力的培养与提高.也非常看重扎实理论基础的必要性,都认为理论学习与专业应用能力培养应该没有矛盾,但在有限的2年时间内,如何实现两者的全面提高,他们大多存在疑虑.同时,他们也认为目前大多数的课程教研具有明显的理论或实践的偏向性,缺乏科学合理的平衡.
针对我在教研中所提出的案例和问题,学生们反映,尽管十分熟悉,但对问题的本质和要求仍只是停留在理性认识上.无法建立与实际对象的对应关系.另外,他们提出,案例仅从单一课程角度讲授,在有限课时内难以从多学科的角度介绍滤波,三维重建,运动恢复,图像检索案例,虽然是实际科研项目,但课堂不可能展示整体实物,学生缺乏工业现场的实际感受.使得学生对案例的整体理解难以跳出课堂的思维界域.
针对此,我计划在加强现代化教育手段方面进行一些建设与探索,努力向学生提供信息容量大、表现形式丰富的综合性辅助认识手段.考虑到“计算机视觉”通常需要运用计算机技术解决工程问题,我们将在以后教研中,增加计算机辅助教研的功能.如利用Matlab工具对所学内容及实际视觉问题进行可视化仿真演示.我们也将用虚拟仪器工具搭建案例的虚拟系统,试图通过这样的虚拟系统,向学生提供有利于启发思维的灵活的认识与实践环境.增强学生的感性认识；同时,尽管采用了多媒体教研.计划在以后的教案中增加更多的现场视频材料以及图形和图像资料,使学生更容易理解和记忆,增强抽象理论的可接受性.这些工作都需要我们在教研和科研工作之余投入大量的热情和精力.
2.教研手段（课程建设中积极营造数字化、信息化环境和外语教研环境,网络教研和网上教研资源的开发与建设情况）
2.1本课程的主要特色
体现机器视觉与机器听觉融合.①机器视觉：图像处理、图像与视频压缩、模式识别和机器学习、生物特征识别、三维视觉信息处理.②机器听觉：听觉计算模型、语音信号处理、口语信息处理.此外还在同济大学开设计算机视觉,和图像处理方面课程,该课程构成本课程基础,及对大量应用实例介绍设计方法,系统性能,并对结果进行祥细分析和点评.学生通过听课可以跟随教师本人了解和掌握计算机视听觉.充分领略数字技术用于语音通信这一广阔的领域神奇魅力.脑、机接口的研究有广阔的应用前景,正成为脑科学、康复工程、神经工程及人机交互（human.puterinterface,HCI）领域的一个研究热点.
2.2本课程的建设总目标和成果
以后开展图像,图形,语音处理,多媒体的内容的检索,三维景物物体的重建,自然语言理解的研究方向：视觉与听觉的生理学和心理学基础,从生理与心理学的角度探索视觉与听觉的感觉和知觉机理,为视觉与听觉信息处理提供基本理论和方法,完成同济大学研究生精品课程建设.以近几年为研究生讲授“计算机视觉”课程讲义的电子教案为基础,结合开发科研项目,并参考相关文献资料和最新动态编写计算机视听觉电子教案,和教材.
机器视觉：图像处理、图像与视频压缩、模式识别和机器学习、生物特征识别、三维视觉信息处理.
机器听觉：听觉计算模型、语音信号处理、口语信息处理、自然语言处理、智能人机交互.
2.3本课程的建设分年度目标和步骤
教材内容：针孔摄像机,辐射学术语；局部影调模型,点,线和面光源,光度学体视；颜色；线性滤波器,平滑抑制噪音,边缘检测；纹理,用滤波器输出表示统计量,纹理量,纹理合成,由纹理推断形状；基本的多视角几何,立体视觉；用聚类实现分割；拟合直线与曲线,用最大似然率进行拟合,鲁棒性；隐变量与EM；用卡尔曼滤波来跟踪,数据相关；摄象机标定；使用特征对应和摄像机标定的基于模型的视觉；使用分类器的模版匹配；基于关系的匹配；在数字图书馆中检索图像,基于图像的绘制.准备离散时间语音信号处理的原理,介绍语音信号处理研究及其应用方面的最新动态,其中包括语音处理,语音时频分析以及非线性声学语音产生模型,而这些讲授内容在以往任何一本语音信号处理教科书都不曾提及,深入介绍以下内容：语音编码,语音增强,语音综合,说话人识别,语音信号恢本复,动态范围压缩语音信号处理基础,语音的时域的分析语音信号频域分析,语音信号线性预测分析,矢量量化,语音编码,语音合成,语音增强,说话人识别.
3.构建研究实践型模式,探究研究生指导
通过研究生指导模式的学习,
计算机方面有关论文范例
基于自主与协作的探究性学习是研究生学习的主体地位,发挥作用.我在教研中培养研究生发现问题、分析问题、解决问题的能力正是为了支持研究目标在于获得亲身参与研究探究体验：培养“教研模式中”包
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