CV 发展历程

视觉皮层实验 - 1959

• 大脑皮层的神经元对不同的光线方向有选择性响应
• 大脑的视觉处理是层级式的，不同神经元响应不同层次的视觉特征。

特征点提取 - 1963

• 对原始图像进行边缘提取, 特征点选取, 用于后续的图像匹配, 物体检测, 3D 建模

视觉表征分层理论 - 1970s

• 视觉不是一步到位的 3D 理解，而是逐步抽象、逐层处理
• 每一层都是下一层的基础（非常像现代的卷积神经网络层级设计）

部件识别 - 1979

• 视觉任务开始尝试识别更复杂的对象（如人、物体），通过将物体拆解为多个简单部分（Parts），并利用这些部分之间的结构关系进行识别

边缘检测 - 1980s

• 通过边缘检测提取物体的轮廓线条，企图用这些线条来描述和识别物体

分组识别 - 1990s

1980s 边缘检测的方法遇到了严重瓶颈：

• 复杂场景轮廓容易断裂。
• 单纯依靠边缘无法准确分割物体

到了 1990s，视觉领域开始转向利用像素之间的相似性进行分组（Grouping），也就是：

• 将像素划分为多个颜色、纹理相似的区域（即图像分割）

匹配识别 - 2000s

• 重点解决：不同场景、不同视角、不同尺度下，如何找到相同的物体
  即使角度、背景、尺度完全不同，依然可以通过局部特征点成功匹配

DL 发展历程

• 感知机 - 1958
• 多层感知机 - 1969
• 新认知机 - 1980
• 反向传播 - 1986
• 卷积网络 - 1998
• 深度学习 - 2006
• 卷积神经网络 - 2012