在我看來，計算機視覺的實現(xiàn)離不開圖像處理的支持，而圖像處理又依賴于模式識別方法的有效運用。模式識別作為人工智能領(lǐng)域的一個重要分支，與機器學習密切相關(guān)，而機器學習又是實現(xiàn)人工智能的核心手段。縱觀這一技術(shù)體系，各個環(huán)節(jié)實際構(gòu)成了一個層層支撐、緊密關(guān)聯(lián)的技術(shù)生態(tài)。正是在這樣的結(jié)構(gòu)中，計算機視覺的應用成效，
在我看來，計算機視覺的實現(xiàn)離不開圖像處理的支持，而圖像處理又依賴于模式識別方法的有效運用。模式識別作為人工智能領(lǐng)域的一個重要分支，與機器學習密切相關(guān)，而機器學習又是實現(xiàn)人工智能的核心手段。縱觀這一技術(shù)體系，各個環(huán)節(jié)實際構(gòu)成了一個層層支撐、緊密關(guān)聯(lián)的技術(shù)生態(tài)。正是在這樣的結(jié)構(gòu)中，計算機視覺的應用成效，最終服務(wù)于機器學習模型的優(yōu)化與落地。它們彼此依存、相輔相成，共同推動智能系統(tǒng)感知能力的不斷發(fā)展。
計算機視覺（Computer Vision）旨在利用計算機模擬人類的視覺機制，實現(xiàn)對外部環(huán)境的感知與理解。具體來說，它通過攝像機與計算設(shè)備替代人眼，完成對目標的檢測、識別、跟蹤與測量，并進一步對圖像信號進行處理和轉(zhuǎn)換，使其更適合人眼觀察或機器分析。該領(lǐng)域致力于研究相關(guān)的理論與技術(shù)，以構(gòu)建能夠從圖像或多維數(shù)據(jù)中提取有價值信息的智能系統(tǒng)。
計算機視覺的終極目標，是為計算機和機器人賦予媲美人類水平的視覺感知能力。實現(xiàn)這一目標需融合多個層面的處理技術(shù)，包括圖像信號處理、紋理與顏色建模、幾何結(jié)構(gòu)與空間推理，以及物體建模與語義理解。一個真正高效的視覺系統(tǒng)，必須能夠?qū)⑦@些處理過程緊密集成，實現(xiàn)從像素到感知的端到端智能處理。
