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🚀前言

计算机视觉技术的应用，远远不止在体育运动中。

🚀一、学科奠基人戴维·马尔

理论框架的建立为计算机视觉奠定了坚实基础，而硬件、信息环境与社会需求的多重变革，共同将这一领域推入了发展的快车道。

进入20世纪80年代，光电传感器技术取得重大突破。1969年贝尔实验室发明的CCD（电荷耦合器件）传感器，在这一时期分辨率显著提升，广泛应用于摄像机等设备。20世纪90年代，CMOS（互补金属氧化物半导体）传感器开始登上舞台。CMOS采用大规模集成电路工艺制造，不仅体积更小、成本更低，还能与其他电子元件集成，形成单芯片微系统。这使得高性能、低成本的CMOS传感器迅速普及，广泛应用于手机、相机、摄像及监控设备，图像与视频采集从此变得无处不在。

同时，DSP（数字信号处理）芯片的出现大幅提高了图像处理的速度与质量。伴随着互联网的兴起，尤其是图片与视频网站的蓬勃发展，人类社会积累了空前规模的图像数据，达到“图像大爆炸”的程度。这一变化带来双重影响：一方面，对计算机视觉技术提出更高要求；另一方面，海量数据为其发展提供了坚实基础。

从20世纪90年代起，计算机视觉技术已广泛应用于工业检测、机器人、安防监控等领域。2001年发生的两起事件进一步推动了该技术的发展。在国际计算机视觉大会（ICCV）上，保罗·维奥拉（Paul Viola）和迈克尔·琼斯（Michael Jones）展示了实时人脸检测系统，当场通过摄像头识别出所有与会者的脸部，引起轰动，让人们首次感受到图像识别技术的实用化。另一重要事件是“9·11”恐怖袭击，此后美国政府大幅加强公共视频监控，为计算机视觉技术带来大量资金与政策支持。

21世纪的第二个十年，深度学习技术的崛起为计算机视觉带来革命性突破。在2012年的ImageNet竞赛中，杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）与团队凭借深度学习取得压倒性胜利，彻底改变了学术界和工业界对AI的认知。此后，深度学习几乎重塑了人工智能的所有分支，尤其对计算机视觉影响深远。

同年，谷歌发表的一篇论文引发全球关注：其“谷歌大脑”项目通过观看视频自主学习，成功识别出了一只猫。该项目由华人科学家吴恩达领导建立，他于2010年加入谷歌X实验室，次年启动“谷歌大脑”，致力于构建大规模人工神经网络。团队使用1.6万个CPU芯片，搭建了包含10亿突触的深度神经网络——虽与人类大脑仍有数量级差距，但已是当时最大规模的此类系统。

在越南裔科学家黎越国（Quoc Viet Le）的主持下，研究团队从YouTube提取数百万帧未标注图像，让系统自主分析。最终，谷歌大脑从中学习到一个稳定模型，并成功识别出猫的面部。这一突破标志着计算机视觉在无监督学习方面取得重要进展。

人脸识别作为计算机视觉的关键应用，已深入每个人的生活。2017年央视“3·15”晚会揭示了人脸识别系统可能遭受的攻击与欺骗，而2021年同一节目则聚焦于人脸识别技术的滥用与隐私风险。早在2016年，一篇由德国埃尔朗根-纽伦堡大学、马克斯·普朗克研究所和斯坦福大学科学家联合发表的论文《Face2Face：实时面部重演》就指出，实时复制面部表情并在特定条件下攻击人脸识别系统已成为可能。

人脸识别属于生物特征识别技术，与指纹、虹膜等相比，其难度更高——人脸会随年龄、环境等因素变化，必须依赖多种AI技术进行动态适应。因此，人脸识别不仅被视为图像识别技术成熟的标志，甚至被看作弱人工智能向强人工智能迈进的关键一步。

然而，随着图像与视频生成技术的迅猛发展，人脸识别系统也面临日益严峻的安全威胁。在安全性要求极高的场景中，系统正变得更加复杂，普遍采用多模态交叉验证等方式，以确保识别结果的可靠与安全。