深度强化学习是机器学习的一个子领域，结合了强化学习和深度学习。强化学习探讨如何在尝试错误的过程中让智能代理学习做更好的决策。深度强化学习采用了深度学习的方法，让智能代理人可以直接基于非结构化资料来做决策，而不需要人为设计的状态空间。深度强化学习算法可以读取非常大的输入资料，来判断哪个动作可以达到最好的目标。深度强化学习已经有了广泛的应用，包括机器人学、电动游戏、自然语言处理、电脑视觉、教育、交通运输、金融、医疗卫生等等。
霍夫变换是一种特征提取，被广泛应用在图像分析、电脑视觉以及数位影像处理。
霍夫变换是用来辨别找出物件中的特征，例如：线条。算法流程大致如下，给定一个物件、要辨别的形状的种类，算法会在参数空间中执行投票来决定物体的形状，而这是由累加空间里的极值来决定。
太阳物理学是研究太阳的一门学科，它是天文物理学的分支，对最接近我们的恒星尽可能的进行精密观测，进行研究、利用和解释。它与许多纯科学都有交集，像是物理学、天文物理和计算机科学，包括流体力学、电浆物理学中的磁流体动力学、地震学、粒子物理学、原子物理学、核物理学、恒星演化、空间物理学、光谱学、辐射转移、光学、讯号处理、电脑视觉、计算物理、恒星物理学和太阳天文学。
在数学里，齐次坐标，或投影坐标是指一个用于投影几何里的坐标系统，如同用于欧氏几何里的笛卡儿坐标一般。该词由奥古斯特·费迪南德·莫比乌斯于1827年在其著作《Der barycentrische Calcul》一书内引入。齐次坐标可让包括无穷远点的点坐标以有限坐标表示。使用齐次坐标的公式通常会比用笛卡儿坐标表示更为简单，且更为对称。齐次坐标有着广泛的应用，包括电脑图形及3D电脑视觉。使用齐次坐标可让电脑进行仿射变换，其投影变换通常能简单地使用矩阵来表示。
太阳物理学是研究太阳的一门学科，它是天文物理学的分支，对最接近我们的恒星尽可能的进行精密观测，进行研究、利用和解释。它与许多纯科学都有交集，像是物理学、天文物理和计算机科学，包括流体力学、电浆物理学中的磁流体动力学、地震学、粒子物理学、原子物理学、核物理学、恒星演化、空间物理学、光谱学、辐射转移、光学、讯号处理、电脑视觉、计算物理、恒星物理学和太阳天文学。
鹰眼系统，是在板球、网球、羽毛球和其他运动中使用的一套电脑视觉，以追踪记录球的路径并显示记录之实际路径的图形图像，也可以预测球未来的路径。在一些运动中，如网球，鹰眼系统已成为裁判过程的一部分，选手亦可提出挑战来尝试逆转裁判。鹰眼系统由英国汉普郡拉姆西的Roke Manor研究有限公司的工程师在2001年开发。 这项专利由医生保罗霍金斯和大卫雪利持有。后来，该技术脱离原公司，成立了一个独立的公司：鹰眼系统创新有限公司，一个与电视制作公司Sunset + Vine联合的合资企业。
在影像处理及电脑视觉领域中，Anistropic Diffusion是一项用来减少影像噪声但却不会影响到影像中较重要成分的技术，像是边界、线条或者影像中较明显的细节。一般影像扩散处理是将原始影像与二维高斯滤波器进行卷积，这种扩散处理是线性且具有空间不变性的转换。而非等向性扩散处理则是会根据影像产生区域性的滤波器，再将原始影像与产生的滤波器进行卷积，所以非等向性扩散是一种非线性且不具有空间不变性的转换。
在数学里，齐次坐标，或投影坐标是指一个用于投影几何里的坐标系统，如同用于欧氏几何里的笛卡儿坐标一般。该词由奥古斯特·费迪南德·莫比乌斯于1827年在其著作《Der barycentrische Calcul》一书内引入。齐次坐标可让包括无穷远点的点坐标以有限坐标表示。使用齐次坐标的公式通常会比用笛卡儿坐标表示更为简单，且更为对称。齐次坐标有着广泛的应用，包括电脑图形及3D电脑视觉。使用齐次坐标可让电脑进行仿射变换，其投影变换通常能简单地使用矩阵来表示。
在数学里，齐次坐标，或投影坐标是指一个用于投影几何里的坐标系统，如同用于欧氏几何里的笛卡儿坐标一般。该词由奥古斯特·费迪南德·莫比乌斯于1827年在其著作《Der barycentrische Calcul》一书内引入。齐次坐标可让包括无穷远点的点坐标以有限坐标表示。使用齐次坐标的公式通常会比用笛卡儿坐标表示更为简单，且更为对称。齐次坐标有着广泛的应用，包括电脑图形及3D电脑视觉。使用齐次坐标可让电脑进行仿射变换，其投影变换通常能简单地使用矩阵来表示。
在电脑视觉中，显著性是一种图像分割的模式，而显著图是显示每个像素独特性的图像。显著图的目标在于将一般图像的表示简化或是改变为更容易分析的样式。举例来说，某个像素在一张彩色图中具有较高的灰阶，其会在显著图中以较为明显的方式被显示出来。
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