计算机视觉的发展历程：从积木世界到通用智能

目录

 

摘要

1 引言

2 计算机视觉的萌芽与早期探索（1960s-1970s）

2.1 起源与开创性工作

2.2 Marr视觉计算理论的提出

2.3 初期技术方法与应用局限

3 从理论到实践的拓展（1980s-1990s）

3.1 理论框架的多元化发展

3.2 工业应用的开端

4 深度学习的革命与当代发展（2000s至今）

4.1 深度学习的范式转变

4.2 三维视觉的复兴与新挑战

4.3 应用领域的全面拓展

5 未来发展趋势与挑战

5.1 通用视觉智能的发展路径

5.2 伦理挑战与社会影响

5.3 技术瓶颈与突破方向

6 结语

参考文献

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摘要

计算机视觉作为人工智能领域的关键分支，历经半个多世纪的发展，实现了从简单的二维模式识别到复杂的三维场景理解的跨越。本文系统梳理了计算机视觉从20世纪60年代的萌芽阶段到当今深度学习时代的演变历程，分析了各时期的理论基础、技术突破与典型应用。研究表明，计算机视觉的发展遵循从手工特征设计到自动特征学习，从独立模块处理到端到端优化，从二维图像分析到三维场景理解的演进路径。未来，随着多模态融合、具身智能等新兴方向的发展，计算机视觉将向着通用视觉智能的更高目标迈进，同时在可解释等方面面临新的挑战。

关键词：计算机视觉；深度学习；视觉计算理论；三维重建；图像识别

1 引言

计算机视觉是一门研究如何使机器"看见"并"理解"数字图像或视频内容的学科，其核心目标是模拟人类视觉系统的功能，实现对三维世界的感知与交互-2。自20世纪60年代诞生以来，计算机视觉经历了从简单的二维模式识别到复杂的三维场景理解的演变，其发展历程与多学科交叉融合密不可分-2。

计算机视觉的发展与理论基础、算法模型和硬件设备三大要素的进步相辅相成。从Lawrence Roberts对积木世界的开创性研究，到David Marr提出的系统性视觉计算理论，再到深度学习带来的技术革命，计算机视觉的每一次飞跃都体现了理论创新与技术突破的深度融合