課程與核心能力關聯配比(%) |
課程目標之教學方法與評量方法 |
課程目標 |
核心能力 |
配比(%) |
教學方法 |
評量方法 |
An introductory course to computer vision.
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1.具備資訊科學素養、資訊理論與數學分析之能力 |
3.具備分析、設計與實作資訊軟體系統之能力 |
5.具備分析、設計與實作資訊網路與多媒體系統之能力 |
7.具備資料蒐集、獨立思考、解決問題及研究創新之能力 |
8.尊重學術倫理並具備學術論文的簡報與撰寫能力 |
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授課內容(單元名稱與內容、習作/每週授課、考試進度-共18週) |
週次 |
授課內容 |
第1週 |
Schedule of the lectures (May change in the future)
Cameras |
第2週 |
Camera Models |
第3週 |
Camera Calibration |
第4週 |
Stereo Correspondence/3D reconstruction |
第5週 |
Stereo Correspondence/3D reconstruction
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第6週 |
Convolutional Neural Network |
第7週 |
Convolutional Neural Network |
第8週 |
Convolutional Neural Network |
第9週 |
Features |
第10週 |
Features |
第11週 |
Descriptors |
第12週 |
Descriptors |
第13週 |
Feature-based Alignment |
第14週 |
Feature-based Alignment |
第15週 |
Ensemble Learning |
第16週 |
Ensemble Learning |
第17週 |
Final Term Project Report |
第18週 |
Final Term Project Report |
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學習評量方式 |
Homework 40%
Mid term 30%
Final term 30%
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教科書&參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明) |
1. Computer Vision: A Modern Approach, 2003
Written by D. A. Forsyth and J. Ponce, and published by Pearson Education, Inc
2. Multiple View Geometry in Computer Vision, 2004
Written by Hartley, R.~I. and Zisserman, A., Cambridge University Press, ISBN: 0521540518
3. Computer Vision: Algorithms and Applications, 2010
Written by R. Szeliski |
課程教材(教師個人網址請列在本校內之網址) |
Please refer to iLearning 3.0.
0915 online course will be held at https://meet.google.com/usx-eqbg-yot.
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課程輔導時間 |
10:00~12:00, each Thu.
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聯合國全球永續發展目標(連結網址) |
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