7.1 概述 7.2 视觉运动的检测和测量 7.2.1 以灰度为基础的方法 (1) 速度场和光流 (2) 光流 (3) 光流的估算 7.2.2 基于过零点的方法 7.2.3 基于特征的运动检测方法 7.3 运动理解 7.3.1 基于光流的运动理解 7.3.2 基于特征的运动理解 7.3.3 根据图象流动力学恢复表面结构和三维运动 7.3.4 基于光流的代数法恢复运动参数和景物深度

1．向量的线性相关与线性无关 2．向量组的秩 3．向量空间 4．线性方程组解的结构 5．向量的内积

§1 消元法 §2 n 维向量空间 §3 线性相关性 §4 矩阵的秩 §5 线性方程组有解的判别定理 §6 线性方程组解的结构 §7 二元高次方程组

2.1 关系数据结构及其形式化定义 2.2 关系操作 2.3 关系的完整性 2.4 关系代数 2.5 关系演算(略) 2.6 小结

第一节 向量组的线性相关与线性无关 第二节 向量组的秩 第三节 向量空间 第四节 线性方程组解的结构 第五节 向量的内积 一、内积的定义与性质 二、向量的长度与性质 三、正交向量组的概念及求法 四、正交矩阵与正交变换

回顾:线性方程组的解的判定 1.包含n个未知数的齐次线性方程组Ax=0有非零解的充分必要条件是系数矩阵的秩R(A)