本篇文章深入探讨了计算视觉的定义和主要任务。内容涵盖了图像分类与识别、物体检测与分割、人体分析、三维计算机视觉、视频理解与分析等技术，最后展示了无监督学习与自监督学习在计算机视觉中的应用。

作者 TechLead，拥有10 年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人

计算机视觉（Computer Vision）是一门将人类的视觉能力赋予机器的学科。它涵盖了图像识别、图像处理、模式识别等多个方向，并已成为人工智能研究的重要组成部分。本文将详细介绍计算机视觉的定义、历史背景及发展、和当前的应用领域概览。

计算机视觉不仅是一门研究如何使机器理解和解释视觉世界的科学，更是一种追求让机器拥有与人类相近视觉处理能力的技术。它通过分析数字图像和视频，使得机器能够识别、追踪和理解现实世界中的对象和场景。此外，计算机视觉还包括图像恢复、三维重构等深入的研究方向。

核心技术包括但不限于特征提取、目标检测、图像分割、3D重建等，通过多个技术的结合实现更为复杂的视觉任务。

计算机视觉被广泛应用于自动驾驶、医疗诊断、智能监控等众多领域，推动了相关产业的快速发展。

计算机视觉的发展历程丰富多彩，从上世纪60年代初步探索到如今的深度学习技术革命，可以分为以下几个主要阶段：

• 图像处理: 主要关注简单的图像处理和特征工程，例如边缘检测、纹理识别等。
• 模式识别: 诸如手写数字识别等初级任务的实现。

• 特征学习: 通过机器学习方法使得特征学习和对象识别变得更加复杂和强大。
• 支持向量机和随机森林的应用: 提供了新的解决方案。

• 卷积神经网络: CNN的广泛应用为计算机视觉带来了突破性进展。
• 迁移学习和强化学习的结合: 在计算机视觉任务上获得了重大进展。