20、3D 成像与形状分析：技术原理、对比及发展里程碑

3D 成像与形状分析：技术原理、对比及发展里程碑

1. 计算机视觉与机器学习融合

机器学习技术与计算机视觉算法的融合是一个非常有前景的发展方向。其成功应用范围广泛，涵盖了人脸检测、人脸识别、生物识别、视觉图像检索、场景物体分类以及人类行为和事件分析等领域。从实际应用角度来看，这种融合将应用场景从高度可控的场景拓展到了自然、不受控的真实世界场景。

2. 计算机视觉相关阅读推荐

计算机视觉在过去 50 年里已发展成为一个广泛且多样化的领域，以下是一些相关的优秀教科书：
| 书名 | 作者 | 特点 |
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| 《Vision》 | David Marr | 计算机视觉概念的先驱之作，可作为历史参考 |
| 《Computer Vision: Algorithms and Applications》 | Rick Szeliski | 全面详细地涵盖了计算机视觉领域，提供了丰富的算法、数学方法、实际示例、广泛的参考文献以及许多视觉基准和数据集 |
| 《Multiple View Geometry in Computer Vision》 | Richard Hartley 和 Andrew Zisserman | 详细讨论了几何计算机视觉和投影多视图几何的相关算法及必要的数学基础 |
| 《Computer Vision: a modern approach》 | - | 涵盖计算机视觉主题 |
| 《Introductory Techniques for 3 - D Computer Vision》 | - | 介绍 3D 计算机视觉的入门技术 |
| 《An Invit