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文档简介

计算机视觉发展史早期计算机视觉的研究始于1960年代的图像识别研究。经历了近60年的变迁，计算机视觉研究的问题也由简单到复杂，其研究方法也随着人工智能的发展而改变。计算机视觉已经取得了一系列的研究成果，这一领域在过去的40多年中已成为AI研究中最活跃的一部分。计算机视觉发展史1960年代，积木世界分析方法1963年，MIT的Roberts发表了该领域的第一篇论文，通过计算机程序从数字图像中提取出诸如立方体、楔形体、棱柱体等多面体的三维结构。该工作开创了以“识别三维积木场景中的物体”为目的的计算机视觉研究。研究人员认为，如果积木世界中的物体可以被识别出来，就可以推广到更复杂的三维场景物体识别中。当时，科学家总结了不同物体在图像中的特点，编写了对应的数据结构和规则，通过推理来进行物体识别。计算机视觉发展史1970年代，Marr视觉理论1977年，David Marr 提出了计算机视觉理论，也称为Marr

视觉理论。Marr

认为，人类视觉功能的实现是“从视网膜成像的二维图像来恢复空间物体的可见三维表面形状”，称之为“三维重建”能力。1.从图像获得基元；2.通过立体视觉、运动、光照、轮廓等模块，获得2.5维表达；3.最后提升，获得三维表达。Marr

认为，从图像到三维表达，需要经过三个计算阶段：计算机视觉发展史1980年代，特征匹配研究人员逐渐认识到：要让计算机理解图像，不一定要先恢复物体的三维结构。可以直接从图像出发，同样可以完成计算机视觉中的任务，最典型的就是物体识别。1.人类专家来分析猫和狗的形状或其他特征，建立先验知识，构造特征库，包括颜色、形状、纹理等等。2.计算机分别计算图像中物体的特征，与特征库进行匹配；3.如果满足匹配条件，就完成了识别任务。采用特征匹配方法的步骤：计算机视觉发展史1980年代，特征匹配在这一阶段，围绕计算机视觉的特征，研究人员提出了很多方法，提取生活中常见物品的特征，构建特征库，然后用几何、代数等方法在特征层面进行匹配。常见的视觉特征包括颜色特征、纹理特征、形状和轮廓特征等。计算机视觉形成了以“特征”为核心的方法：找到一种最优的特征表示方法，对一个待识别或者待分类的问题进行特征表达，然后进行计算，根据特征值的比较结果进行识别。计算机视觉发展史1980年代，特征匹配1990年代，特征方法逐渐发展壮大，对物体描述的粒度也从整体特征扩展到了局部特

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