导读： 　　 　　只是覆盖了很小的范围，但总结的不错。 　　1. 数学方面 　　1) 矩阵的各种分解. 比如, LU, QR, Cholesky, SVD, Polar. 　　2) 广义逆与子空间 　　3) 最小二乘法, 特别齐性方程Ax=b的各种解法及其几何意义 　　4) 凸分析与凸优化的基本知识及其几何意义 　　5) 常用的几种优化方法. 　　其实以上在某种意义下是相通的. 　　6)

导读： 　　 　　一、机器视觉的研究和发展动态 　　机器视觉的研究、发展和应用还远没有达到成熟的程度。机器视觉从诞生到今天才只有短短的三十多年时间，在机器视觉中承担“大脑”作用的图像分析处理、图像理解和模式识别理论和技术基础还非常不完善。甚至，机器视觉的图像获取系统也存在许多局限，比如高速图像采集实现困难、价格过高，图像分辨率、灵敏度等不高，敏感元件的制造困难，视觉系统的体积较大，自适应的图像获取