计算机视觉作为人工智能的重要分支，其核心算法离不开数学工具的支撑。以下是一些关键数学应用领域：
📚 数学基础
- 线性代数：用于图像坐标变换与特征提取
- 概率统计：支撑目标检测中的不确定性建模
- 优化理论：深度学习模型训练的核心数学框架
📌 典型应用场景
图像分割
- 使用偏微分方程（PDE）进行边缘检测
- 基于图论的区域生长算法
三维重建
- 通过射影几何计算物体空间结构
- 利用数值分析优化点云配准
动作识别
- 基于傅里叶变换的时序特征提取
- 结合拓扑学分析运动轨迹
📘 拓展学习
如需深入了解具体数学工具在计算机视觉中的实现细节，可访问：
计算机视觉数学原理教程
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