视频字幕
同学们，你们有没有想过，为什么我们能一眼就认出猫、狗或者其他东西呢？我们的眼睛和大脑非常厉害！科学家研究发现，我们看东西的过程是分步骤、分层次进行的。今天我们就来探索这个神奇的视觉过程，并且了解电脑是如何模仿我们的眼睛来"看"东西的。
人类的视觉系统有三个主要层次。第一步是S层，也就是简单特征层，我们的眼睛最开始看到的是图像里最基本的线条、边缘、角角这些简单的形状。第二步是C层，复杂特征层，大脑会把这些简单的线条、边缘组合起来，形成更复杂的形状，同时简化信息。第三步是S-C层，高级识别层，大脑把这些组合好的形状拼在一起，和记忆对比，最终告诉我们这是什么东西。
现在让我们看看卷积神经网络，简称CNN。它就像是教电脑看东西的眼睛和大脑！CNN模仿了我们人类视觉的三层原理。第一层是卷积层，对应人类视觉的简单特征层，它负责找出图片里的基本特征，比如边缘和线条。第二层是池化层，对应复杂特征层，它简化和组合特征信息。第三层是全连接层，对应高级识别层，负责最终的识别和分类，告诉我们这张图片是什么。
现在让我们看看人类视觉和CNN技术的详细对应关系。人类视觉的S层，也就是简单特征层，对应CNN的卷积层，它用滤波器扫描图片，找出边缘、线条等基本特征。人类视觉的C层，复杂特征层，对应CNN的池化层，它保留重要信息，让识别更稳定可靠。人类视觉的S-C层，高级识别层，对应CNN的全连接层，它综合所有特征，做出最终判断。这样，CNN就完美模仿了人类视觉的工作原理。
让我们来总结一下。通过模仿人类视觉的三层原理，卷积神经网络让电脑也能像我们一样"看懂"世界！关键是要理解，人类视觉是分层处理信息的，而CNN完美地模仿了这个过程，实现了三层的完美映射。现在，CNN已经广泛应用在我们生活中，比如手机的人脸识别、汽车的自动驾驶、医院的医学诊断，还有搜索引擎的图像搜索。人工智能正在让我们的生活变得更加美好！