计算机视觉学习---先导篇（发展历史介绍）

计算机视觉是多个学科交叉重叠的一项工程学科，如图所示：

有一个很有趣的理论，在大约5.4亿年前，地球上都是水，生物种类也都是极其简单的，飘在水里，等着食物撞进嘴里，因为还未进化出视觉，直到某一天其中一个生物能看见周围的环境了，就好比，进了自助餐厅一样，可以随意吃食物，但是食物也在进化，为了生存，也进化出了视觉，为了躲避不被吃掉，就这样互相博弈，进化，直到现在丰富的种类。

另外一个故事，是在50年代有两位博士（hubel&&wiesel）为了探究人的大脑是怎么样处理看到的世界的，就找了一只麻醉的猫，给它播放，鱼，老鼠的图片，有一根电极探针接到猫的大脑视觉皮层，想看当猫 看到这些图片神经元是什么反应。但是结果是，当播放图片时，视觉细胞没反应，但是当移动图片时神经元才有反应。这说明了我们大脑是对边缘特征比较敏感。这是人类对识别图像的开端。

在CNN,没哟出来之前，对人脸的检测一直都是特征+向量机。这种方法有着严格的数学基础，2012是里程碑的一年，alex在前人的基础上，提出了七层的网络结构，并获得了当年ImageNet的冠军，从此卷积网络模型就是图像领域不二的解决方法。