谈计算机视觉课程的教学创新

摘要:近年来,随着计算机视觉技术与应用的飞速发展,越来越多学生对这门课产生了浓厚的兴趣。文章是对我院计算机视觉课程教学经验的总结,讨论我们在教学过程中遇到的一些具体问题,主要包括教学内容和工程实例的选取、教学方法的几个注意事项,期待与同行们进行交流探讨。

关键词:计算机视觉;教学应用;教学改革

计算机视觉是人工智能学科中的一门重要课程。随着相关应用在多个领域中的出现,越来越多的学生开始对这门课产生了浓厚的兴趣。如何让学生能够在整个课程中保持盎然的兴趣,并为有志于深入研究计算机视觉的学生指明方向,成为我们教师首先应注重的问题。

在实际的教学工作中,通过不断摸索总结,我们认为,以实际应用引导学生的学习兴趣,既满足了学生想了解计算机视觉实际应用的需求,又加深了学生对于算法的理解,把算法放在一个实际应用中,学生可以理解怎么用,为什么这么用。在这样的目标导引下,我们从选择教材开始,准备教学内容(包括合理的应用实例的选择)、制作PPT、探索教学方法,形成了目前以实际应用为主导的创新教学体系,非常受学生欢迎。在此,我们对这期间遇到的问题,解决方法、心得体会做一个总结和思考,希望能对同行有些许参考作用。

1选择教材

在我们这个专业,每年的上研率基本都保持在50%左右。在本专业的研究生阶段,也开设了双语教学的计算机视觉课程。另外,毕业后选择参加工作的同学也基本都进入和本专业非常相关的一些单位,所从事的工作,都是和在学校学习的知识密切相关。

因此,如何让这门课程的教学既兼顾本科毕业就参加工作的那部分同学,又兼顾继续深造的学生的需求,也是在这门课程讲授的过程中,需要特别注意的一个问题。对于本科毕业就要参加工作的同学而言,需要“广度”,需要了解计算机视觉这门课在各个领域中的应用,在实际中接触到相关的项目或工作时,能够知道去哪里可以找到自己需要的参考资料;而对于要进一步深造的同学而言,则需要一定的“深度”,为研究生阶段的研究打下基础。

全盘考虑到这些学生毕业之后的去向,我们选择了两本教材。一本是贾云得教授编著,科学出版社于 2000年出版的《机器学习》[2],这是一部顺应了时代与教学发展要求的教材,对计算机视觉中的基本概念、基本算法、基本算法的应用、经典应用进行了由浅入深的介绍。内容涵盖了所有经典的数字图像处理与机器视觉方法,也对一些已经得到非常好实际应用的方法,如光流法等作了简要介绍。另外还选择了一本英文原版的计算机视觉的经典著作,Ramesh Jain 教授等所著的《Machine Vision》[3],机械工业出版社于2003年出版。这是国内外非常推崇的一本计算机视觉著作,该教材条理清晰,深入浅出,对计算机视觉的基本原理、算法、应用的介绍非常详尽。

在教学中,我们采用了英文的PPT,但主要用的教材是贾云得教授的《机器视觉》,这样中英文对照讲解,一方面加深学生对教学内容的理解,另一方面也为学生今后阅读专业的英文论了相应准备。

2教学内容和工程实例的选取

2.1选取教学内容

本课程之前,大学二年级的本科生已开设数字图像处理课程,但所讲的基本原理和算法都非常浅显,所以在教学内容的安排上,分为两大部分:数字图像处理部分和视觉部分。数字信号处理部分主要讲解在视觉部分会用到的一些基本算法,为后面进入计算机视觉部分打基础。这部分约占总课时的1/3。视觉部分的课时也分为两部分:算法讲解与实例讲解。在算法讲解部分,对计算机视觉的基本算法、经典算法都做了深入浅出的讲解。实例部分则选择了经典的工业应用,让学生能够对所学算法进一步加以理解。

2.2选取适当的工程实例

就计算机视觉的教学内容而言,各个孤立的算法和方法对本科生来讲,有些抽象不好理解。如果在教学上仅仅通过老师在课堂上的讲解,很难让学生深入地理解相关的教学内容,而选择一个触手可及且简单好理解的工程实例往往就会达到意想不到的教学结果,学生可以把课堂上所学的枯燥理论与现实中活生生的事物联系起来,从而加深对教学内容的理解。

通过反复比对、反复论证,我们选择了在讲解基本原理和算法之后,在课程结束前,专门留出课时讲解手机制造这个例子。手机现在是人手一部,是这些年青学子再熟悉不过的事物了,通过对手机主板、手机键盘的制造过程的讲解,把所学的算法都融合进来,学生在觉得有趣的同时,不知不觉就加深了对所学算法的理解。

另外,在教学的过程中,我们还不断穿插其他学生耳熟能详的实例,如数码相机原理中的一些算法的讲解,我们和学生一起探讨应该怎么选择数码相机。再有,滤波器算法、在课堂上对Photoshop功能的演示,与所学算法关联起来,学生都很容易理解接受。

3教学点滴

3.1点睛之笔

在第一节课的讲述中,我们的重点不在于Marr理论,而是告诉学生:

人工智能就是要让计算机像人一样,能够会听、会看……

我们这门课程就是要让计算机“会看”,要像人一样会看。进而展示给学生一些我们精心挑选的图片,让学生自己判断,是不是自己的眼睛“骗了”自己,人眼和计算机看到的到底有什么不一样。

每次讲到这里,学生都会进行热烈的讨论,每个人都有不同的看法,每个人都有自己的坚持,不知不觉中,对这门课就产生了浓厚的兴趣,有了继续深入学习下去的愿望。在课堂讨论的最后,比较人眼对图片的判断以及计算机的判断后,让学生自己总结归纳,我们这门课到底要研究些什么,都有可能应用在哪些方面,然后对争议比较大的提议一一探讨。每到这个时候,大家的积极性就都被激发出来,在不断的争论与思想碰撞中找出正确的结论。

3.2拿身边的事物说“事”

计算机视觉课程的前半部分,多涉及到图像处理的一些常见算法。在讲授各种各样的滤波器和算子时,并没有针对各个滤波器和算子摆出一堆示例图片,让学生比较滤波前后的差异,从而很生硬地理解滤波器与算子的功能。取而代之的,我们首先以现在人手一台的数码相机为例提出问题,你为什么要选择你手里的这台数码相机?当初选这个品牌和型号时,你的考虑是什么?历年学生的回答几乎都是看网上测评,或者在网上看别人怎么说。这时列出我们收集到的各个品牌相机的测评报告,列出它们的优缺点,然后引导学生去思考,例如这个品牌的相机的缺点是照片发灰,不是很鲜亮,而另一个品牌的相机则绿的特别绿,红的特别红,为什么?那么有可能是哪部分的算法不够完善,为什么?

通过如此简单的对比,学生的积极性被完全激发。原来,数码相机这个几乎人人都有,大家都熟悉的“玩具”竟然和自己在课堂上学到的知识这么密切相关。

再有,就是利用学生们都熟悉的PS(Photoshop),演示现在所谓的“完美证件照”是怎么来的。为什么可以把疙疙瘩瘩的脸部皮肤变得光滑?在PS中,你就是点了一下鼠标,其实在后台,是加入了一个滤波器进行了滤波。各种这样的演示,学生都非常喜闻乐见。因为他们突然发现,原来那些事物,和我自己接触到这些看似枯燥的理论之间,还有这么深刻的联系。

还有一个很受学生欢迎的例子就是对于“鼓形失真”的讲解。我们的老师每次讲到这里,都不会简单告诉学生“鼓形失真”发生的原因是什么,应该怎么解决?老师都会问学生,明星为什么都一窝蜂去减肥?现在的女明星为什么都要去弄个“锥子脸”?课堂上就会出现一个小高潮,男同学和女同学的看法各异,彼此之间开始争论不休。此时再趁热打铁地问学生,如果拿着相机,离自己的鼻子一公分,会拍出什么样的效果?有学生开始拿出手机对着自己和别人开拍,有的学生开始头头是道地分析。每到这种学生都开始热烈讨论的时候,就可以适时引导学生往正确的方向去,让他们自己找到正确的分析解决方法,往往这个时候,学生都会颇有成就感,对于问题的理解也会特别的深刻。

3.3选择合适的实际应用

在所有理论讲解结束后,我们会留出2～4次课讲述计算机视觉在工业上的应用。这些年来,对于手机制造这样一个工业应用,非常受学生欢迎。正如“数码相机”这个例子一样,现在学生都是人手一部手机,是大家再熟悉不过的东西。这个例子涉及到了在前面理论讲述中的大部分算法,如二值图像的处理、模板匹配、高斯滤波器等。学生通过对这个工业应用的理解,更进一步加深了对算法的理解。

以讲解手机键盘的制造过程为例,向学生提出和前面所讲内容相关的问题,引导学生自发思考,如为什么选择模板匹配法,而不是采用其他更复杂更精确的方法等等。每到这个时候,课堂气氛总是分外热烈,学生各抒己见,在不断争论中,更进一步加深对课本上枯燥理论的认识。

在这里需要注意的问题是一定要一步一步提出问题,循循善诱,引导学生一层一层地深入思考。如果问题的答案过于“深藏不露”,则有可能触发学生的抵触情绪,无法继续深入地思考。

4结语

通过多年的教学摸索,我们认为,在计算机视觉课程的讲述中,以实际应用引导学生这样的教学方法非常可取,而且也收到了很好的效果。另外,除了制定好的教学大纲,并选择合适的教材外,根据学校现在的时间情况,我们选择了多媒体手段辅助教学,充分利用Matlab和大屏幕投影等方方面面的优势,结合多种方法进行教学,对讲好计算机视觉这门课,非常有益。

参考文献:

[1] 林尧瑞,马少萍. 人工智能导论[M]. 北京:清华大学出版社,1989.

[2] 贾云得. 机器视觉[M]. 北京:科学出版社,2000.

[3] Ramesh Jain. Machine Vision[M]. 北京:机械工业出版社,2003.

[4] 蔡自兴. 智能控制原理与应用[M]. 北京:清华大学出版社,2007.

Innovation in the Course of Computer Vision

HAN Hong, JIAO Li-cheng

(School of Electronic Engineering, Xidian University, Xi’an 710071, China)

Abstract: In recent years, with the rapid development of Computer Vision applications, more and more students are interested in Computer Vision. The paper focuses on summary of teaching experience on computer vision, as well as some of the specific problems encountered during the teaching course, it also presents our thinking and lessons learned. Specifically, in this paper, we discuss how to select the teaching contents and the actual projects, and we should pay attention to several problems and their solutions. We are look forward to exchanging opinions and experiences with other colleagues.

Key words: Computer Vision; teaching method; teaching innovation