这[db:标签]��[db:标签]��小龙同学对超级数学建模的贡献。

哥哥，只读高等数学肯定很无聊。关键是要使用它。

你可以随心所欲地找到一个方向，左手拿着一组高数字，右手拿着一台电脑，然后径直向下。

我相信我能找到无数可以玩的东西。

1。图形

图形的目标是创建一个真实的三维场景供你漫游。它是所有3D游戏的基础。它的原理很简单。把三角形、盒子、机器人或云放在一个空间里，安装摄像机，放置光源，然后计算摄像机应该看到什么，并在计算机屏幕上显示结果。不仅可以实现静态成像，还可以实现动态物理过程，如雾、碰撞、重力等。

2。图像处理许多图像应用需要对图像进行必要的预处理，如去噪、融合、分割、去雾、去模糊、视频去模糊等。这个领域非常广泛，有大量的模型和理论支持。Photoshop和美图秀中有上百个滤镜是大家常用的。可以说，他们每个人背后都有一个数学模型。

从CT图像中移除骨骼的结果

3。计算机视觉

计算机视觉的目标是理解照相机拍摄的图像。其研究范围极其广泛，如人脸识别、文本识别、目标跟踪等。这是这个领域的一些重要方向。每个人都知道图像是二维的，而现实世界是三维的。上面介绍的图形原理是预先构建一个三维场景，然后研究摄像机看到的图像是什么样子的。计算机视觉更有野心:给你一些二维图像，还原三维场景。

图像和测量

获得图像，您可以获得平行关系并测量图像中不同对象的长度比。

4。模式识别

模式识别研究输入和输出之间的关系。例如，如果给你一系列的病人体征以及谁病了，谁没病，模式识别需要找到一个模型来建立体征和你是否病了之间的功能关系。它广泛应用于图像处理、计算机视觉、医疗、生物学和社会学。在《统计学习的要素》的第一章中，提出了四个典型的问题:

区分垃圾邮件和普通邮件

前列腺癌诊断

数字手写字符识别DNA序列和性状之间的关系

模式识别抽象出这些具体问题背后的共同模式，并着重研究哪些特征更有区别，哪些模型在正确分类方面更有效。

5。综合应用

当你掌握了足够的知识和技能，你可以做一些需要很多链接的大项目。举几个例子:“在你家门口放一个摄像头，自动识别并记录1.7到1.8米高的女孩的每一个动作，她们身材好，留着长发，喜欢笑。一旦符合要求的女孩被记录下来，她将被添加到数据库中，并在将来单独更新。不同女孩之间没有混淆。

买一个机器人(一台带轮子的电脑，可以自由移动，配有摄像头)，让它在探测环境中漫游，制作一张三维地图，找出它在哪里。这也是计算机视觉中的一个重要问题，这个问题在理论上已经得到了完美的解决:同时定位和映射(SLAM)。

制造一架飞机，它的功能是摆脱追逐它的人。做一个导弹，它的功能是尽可能追上飞机，或者在附近爆炸；让我们制作另一个很酷的三维场景展示环境，让军区司令观看。让我们放一些飞机和导弹进去追他们。

理性主义者，用数学来做你想做的一切，伙计！

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