基于深度学习的图像理解和图像生成
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主导师推荐信(8封网推)项目结业证书论文发表

Schedule and Outcome
时间安排与收获

20学时学术先修+6周30学时小组科研+8学时英文论文指导

3000字左右的项目报告

主导师推荐信(8封网推)

项目结业证书

EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等*别索引国际会议全文投递与发表(共同一作)

Program Background

项目背景

图像理解是一门交叉学科,作为图像理解的低层数据的是视觉信息,理论出发点是计算机视觉,作为图像理解的高层数据是知识信息,理论依据出发点是人工智能。从研究的广泛性看,图像理解的处理信息分为视觉数据信息和人类知识信息两部分,前者侧重原始获取的数据信息以何种结构存储在计算机中,后者侧重知识的表述如何指导计算机的理解过程,两部分表示相辅相成。

Program Description
项目介绍

本项目通过图像理解以及图像生成专题的科研实训,系统学习图像和视频处理的相关基础知识,掌握经典的和基于深度学习的计算机图像理解和视觉方法,以及基于深度学习的图像生成方法,通过印章识别、文字判别、车辆识别、性别区分等案例,讨论了特征提取和分类判别的方法,分析了计算机视觉理解的原理,研究了适用于不用应用的神经网络的构成。学生通过项目*终可以获得图像处理的一般方法和基于深度学习进行图像识别和理解的经验。

Targeting Students
适合人群

大学生

计算机方向,包括图像和视频处理、计算机科学、信息管理、人工智能、内容和信息安全、软件工程、新闻传媒等相关专业的学生,并有相关基本知识基础。

Instructor Introduction
导师介绍

W老师

武汉大学教授

武汉大学 计算机学院 教授

英国伦敦大学 博士

爱尔兰DCU大学 外聘博士生导师

研究方向:

计算机科学、图像和视频处理、软件工程、信息安全、人工智能等

讲授课程:

《随机信号分析》、《计算机网络》、《多媒体技术应用》、《数字图像处理》、《数字逻辑电路》、《C++程序设计》、《信息安全》、《信息系统导论》、《数据库系统》、《Linux操作系统》、《数字信号处理》、《信号与系统》、《通信原理》等

曾先后在*从事教学和科研,以及华为从事科技开发近30年,先后主持完成科研项目20多项,开发高科技产品10多项。近10年发表包括在IEEE TIP内的国际学术期刊和会议论文60多篇,科技专著1本(Science Press),授权发明专利8项。担任国际学术大会主席20+次,作大会报告30+次。曾担任2个国际学术期刊主编。

University
任职学校

武汉大学(Wuhan University)简称“武大”,是中华人民共和国*直属的综合性全国重点大学;位列“世界*大学和*学科”、“985工程”、“211工程”;入选学位授权自主审核单位、“珠峰计划”、“强基计划”、“2011计划”、“111计划”、卓越工程师教育培养计划、卓越法律人才教育培养计划、卓越医生教育培养计划、国家建设高水平大学公派研究生项目、*新工科研究与实践项目、*网络安全学院建设示范项目高校、中国政府奖学金来华留学生接收院校、全国深化创新创业教育改革示范高校、国家大学生文化素质教育基地、大众创业万众创新示范基地、基础学科拔*学生培养计划2.0基地,为欧亚-太平洋大学联盟、大学通识教育联盟、中国高校行星科学联盟、法学教育创新联盟、医学“双*”建设联盟成员。 至2021年3月,学校设六大学部34个学院(系)及3所三*甲等附属医院;有49个一*学科博士点,59个一*学科硕士点,127个本科专业。

Syllabus
项目大纲

图像信息与数据表达:图像处理经典方法、信息/数据和信号、图像空域特征、图像变换及其频域特征、图像处理的本质

图像理解和计算机视觉:图像相似性比对和图像质量的测度、图像理解的常规方法、计算机视觉的难点、图像理解应用案例的原理

人工智能、机器学习、深度学习的内涵和外延,深度学习的应用条件:模式识别和图像分类、无监督学习、有监督学习 、基于深度学习解决经典问题的步骤、优点和代价

深度学习网络的典型基本构件及其相关功能解析,尤其以CNN为例:卷积和反卷积、CNN各层的设置和作用、常见网络结构特点及其应用

基于深度学习的图像理解:适于图像理解的网络结构、影响图像理解准确*的因素分析、军民应用案例及其原理,含机器人、无人机、无人安防等

项目答辩与点评:学生项目汇报与答辩、导师点评与指导


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