视觉感知与智能视觉

知识目标

通过教学使学生了解人类的视觉感知系统，理解智能视觉中的关键研究技术，包括图像检索，行人重识别，目标检测，超分辨率重建，图像分割等。

能力目标

培养学生逻辑思辨能力，理解各学科之间相互促进和影响的作用关系。

思政目标



通过视觉感知与智能视觉的教学，引导学生理解"生物智能与机器智能的共生关系"，培养在技术发展中尊重自然规律、平衡创新与伦理的辩证思维；通过对比人眼视觉机制与智能视觉算法，强化"师法自然"的科技哲学观，使学生认识到人工智能设计需兼顾生物启发与工程可行性；最终在图像分割、目标检测等应用中，渗透"精准感知"与"全局理解"的协同理念，增强科技应用中的文化自信与社会责任意识。

教学重点

智能视觉的关键技术以及视觉感知系统。

教学难点

智能视觉的关键技术的原理。

本课程以"生物视觉→机器视觉"的演进为主线，通过"感知机制-技术原理-应用实践"的三阶教学，将视觉智能转化为价值观培养载体。在视觉感知部分，以7亿年前水母的视觉起源为切入点，揭示自然进化的精密性，结合动画演示人眼结构、光谱灵敏度等特性，引导学生反思人工设计的局限性；在智能视觉教学中，通过"图像检索-行人重识别-目标检测-超分辨率重建-图像分割"的技术链，展现从局部特征提取到全局语义理解的认知跃迁，结合图例对比不同算法的优缺点，强化"技术选型需匹配应用场景"的工程思维。教学采用"生物类比+算法拆解+案例研讨"的混合模式，在知识传授中自然融入"敬畏自然、守正创新"的价值观，通过行人重识别中的隐私保护讨论、目标检测中的算法公平性分析等环节，渗透科技伦理教育，最终实现技术理解与人文素养的协同提升，为人工智能学习构建兼具科学理性与生态伦理的方法论框架。