计算机视觉：让计算机“看懂”和视频
这是什么场景？
画面里都有什么？
人、车和房子在什么位置？
目标在做什么？
目标间有什么关系？
视觉是自然智能不可思议的结晶
猕猴的大脑皮层中视觉部分占据大约50%
人脑中有关视觉的部分所占比重大
人类大脑对视觉进行层次化的处理
人类采用神经网络对视觉信息进行深层次处理，和深度学习密切结合。
计算机视觉发展史
起源：20世纪50年代统计模式识别，二维图像分析
诞生：1974 Minsky -> David Marr 暑期，1981人工智能“计算机视觉”专辑，Marr视觉计算理论得到了迅速发展
发展：80年代以后，
（1）随着计算能力的迅速增长，视觉计算成本极大降低
（2）以Marr理论为基础的视觉理论广泛研究
视觉技术得到迅速发展，并在视频监控、工业分析等领域得到广泛应用。
计算机视觉/深度学习发展史
2000年后，特征提取和基于学习的视觉得到迅速发展
2006年，Hinton提出深度学习
2010年，微软使用深度学习在语音方面取得突破进展
2015年后，深度学习在视觉各应用领域取得突破：
2015年，在ImageNet上的识别准确率首次超越人类
2016年，Tesla创造了56亿公里的自动驾驶路测数据
2017年，IPhone X宣布引用Face ID高精度人脸识别技术
2018年，OpenAI 2:1战胜人类DOTA2高手队
计算机视觉无处不在
服务机器人、安防监控、自动驾驶、智能穿戴、无人机快递