计算机视觉是什么 计算机视觉历史及发展趋势

正像其它学科一样，一个大量人员研究了多年的学科，却很难给出一个严格的定义，模式识别如此，目前火热的人工智能如此，计算机视觉亦如此。与计算机视觉密切相关的概念有视觉感知(visual perception),视觉认知(visual cognition),图像和视频理解(image and videounderstanding).这些概念有一些共性之处，也有本质不同。从广义上说，计算机视觉就是"赋予机器自然视觉能力“的学科。自然视觉能力，就是指生物视觉系统体现的视觉能力。一则生物自然视觉无法严格定义，在加上这种广义视觉定义又“包罗万象”，同时也不太符合40多年来计算机视觉的研究状况，所以这种“广义计算机视觉定义”，虽无可挑剔，但也缺乏实质性内容，不过是一种“循环式游戏定义“而已。实际上，计算机视觉本质上就是研究视觉感知问题。视觉感知，根据维科百基（Wikipedia)的定义，是指对“环境表达和理解中，对视觉信息的组织、识别和解释的过程”。根据这种定义，计算机视觉的目标是对环境的表达和理解，核心问题是研究如何对输入的图像信息进行组织，对物体和场景进行识别，进而对图像内容给予解释。计算机视觉与人工智能有密切联系，但也有本质的不同。人工智能更强调推理和决策，但至少计算机视觉目前还主要停留在图像信息表达和物体识别阶段。“物体识别和场景理解“也涉及从图像特征的推理与决策，但与人工智能的推理和决策有本质区别。应该没有一个严肃的计算机视觉研究人员会认为AlphaGo,AlphaZero 是计算机视觉，但都会认为它们是典型的人工智能内容。简言之，计算机视觉是以图像(视频）为输入，以对环境的表达(representation)和理解为目标，研究图像信息组织、物体和场景识别、进而对事件给予解释的学科。从目前的研究现状看，目前还主要聚焦在图像信息的组织和识别阶段，对事件解释还鲜有涉及，至少还处于非常初级的阶段。