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计算机视觉是人工智能的重要分支，旨在让计算机能够理解和解释视觉信息。从1960年代的简单图像处理开始，经历了1980年代计算机视觉学科的建立，2000年代机器学习方法的兴起，到2012年深度学习的突破，这一领域发生了翻天覆地的变化。
1960到1970年代是计算机视觉的萌芽期。当时的计算机处理能力有限，研究者们主要专注于基础的图像处理技术。他们开发了边缘检测算法，能够识别图像中物体的轮廓，并将模拟图像转换为数字格式进行处理。这些早期的工作为后来的发展奠定了重要基础。
1980到1990年代，计算机视觉逐渐发展成为一个成熟的学科领域。研究者们不再满足于简单的边缘检测，开始开发更复杂的特征提取算法。他们能够从人脸图像中提取关键特征点，进行模式匹配和识别。同时，三维视觉技术也开始兴起，研究者们尝试从二维图像重建三维场景结构。
进入2000年代，机器学习算法开始在计算机视觉中发挥重要作用。支持向量机能够在高维空间中找到最优的分类边界，随机森林通过集成多个决策树提高预测准确性。这些方法显著提升了图像识别的精度，使计算机视觉技术开始在实际应用中展现出强大的潜力。
2012年是计算机视觉发展史上的里程碑年份。深度学习技术在ImageNet图像识别竞赛中取得了突破性成果，错误率大幅下降。卷积神经网络成为计算机视觉的主流方法，识别精度不断提升，从此开启了人工智能的新时代。今天，深度学习已经在自动驾驶、医疗诊断、安防监控等领域得到广泛应用。