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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

到了20世纪70年代中期，MIT著名的人工智能实验室首次开设了“机器视觉”课程，由知名学者伯特霍尔德·霍恩（Berthold Horn）教授主讲。课程命名为“机器视觉”并非偶然——计算机视觉的发展长期受到机器人学科的推动，视觉技术始终是机器人的核心能力之一。

当时，MIT人工智能实验室由马文·明斯基（Marvin Minsky）担任主任。凭借其学术声望，实验室吸引了众多国际知名学者参与计算机视觉研究，大卫·马尔（David Marr）便是其中之一。他在此期间建立了系统性的计算视觉理论框架，为该学科奠定基础。

马尔于1972年获剑桥大学脑科学博士学位，次年受明斯基邀请赴MIT人工智能实验室从事博士后研究。1980年，他晋升为正教授，但不久因白血病不幸去世，年仅35岁。尽管生命短暂，马尔却完成了学术上的不朽成就——他是当今红遍全球的计算机视觉学科的奠基人。

1977年，马尔首次系统提出了“计算视觉”（Computational Vision）这一领域，涵盖计算机视觉（Computer Vision）与计算神经科学（Computational Neuroscience）两大分支，其工作对认知科学（Cognitive Science）也影响深远。

马尔的理论精华凝聚于他临终前奋力完成的著作中。遗憾的是，他未能亲眼见到该书的出版。1982年，在他离世两年后，其学生与同事整理并出版了这部题为《视觉：从计算的视角研究人的视觉信息表达与处理》（Vision: A Computational Investigation into the Human Representation and Processing of Visual Information）的开山之作。

尽管生命短暂，马尔却因这部著作而不朽。全球著名计算机视觉专家、北京通用人工智能研究院院长朱松纯教授评价道：“他基本上定义了这个学科的格局。”

马尔为计算机视觉提出了三个根本层次：计算理论（表达）、算法描述与硬件实现，明确了视觉计算的核心内容，并在纹理、立体视觉、运动分析、表面形状、光照与深度等方面提出了系统的表达方法。他还将视觉处理划分为三个阶段：

1. 从原始图像中提取角点、边缘、纹理等基本特征，构成“基元图”；
2. 基于图像与基元图恢复深度与轮廓信息，生成“二维半图”；
3. 最终实现对三维物体的恢复与识别。

这一理论极大推动了计算机视觉的发展。为纪念他的贡献，自1987年首届国际计算机视觉大会（ICCV）起，最佳论文奖即以马尔的名字命名，该奖被视为计算机视觉领域的最高荣誉。

至今仍有众多学者不断重读马尔著作，并从中获得新的启发。2010年该书再版后，仍在亚马逊保持畅销，可见其理论的生命力与持续影响。