UCLA朱松纯正本清源初探计算机视觉的

　初探计算机视觉的三个源头、兼谈人工智能｜正本清源作者简介

朱松纯，全球著名计算机视觉专家，统计与应用数学家、人工智能专家。美国洛杉矶加州大学(UCLA)统计系兼计算机系教授、计算机视觉与图像科学中心主任、长江学者、千人计划专家、IEEEFellow。在计算机视觉、统计建模与推理方面发表论文余篇。在美国获得多项国家级与世界级奖励，包括三次获得计算机视觉大会（ICCV）颁发的Marrprize和年国际模式识别学会（IAPR）颁发的Aggarwalprize，目前主持多项美国重大研究计划。本文首发于视觉求索（thethinkvision），文中杨为视觉求索编辑杨志宏博士。获悉，朱松纯教授应邀将参加由中国人工智能学会主办、北航王蕴红教授任学术主任的的第四期《人工智能前沿讲习班》（9月22-24日于北京·中科院自动化研究所）。文末有活动简介。

一：为什么要追溯计算机视觉的源头？有何现实意义

中国有句很有名的话：“一个民族如果忘记了历史,她也注定将失去未来。”我认为这句话对一个学科来讲，同样发人深省。我们先来看看现实的状况吧。

首先，假设你当前是一个刚刚进入计算机视觉领域的研究生，很快你会有一种错觉，觉得这个领域好像就是5年前诞生的。跟踪最新发表的视觉的论文，很少有文章能够引用到5年之前的文献，大部分文献只是2-3年前的，甚至是1年之内的。现在的信息交换比较快，大家都在比一些Benchmarks,把结果挂到arXiv网上发布。很少有一些认真的讨论追溯到10年前，20年前，或30年前的一些论文，提及当时的一些思想和框架性的东西。现在大家都用同样的方法，只是比拼，你昨天是18.3%的记录（错误率），我今天搞到17.9%了。大家都相当短视，那么研究生毕业以后变成了博士，可能也会带学生做研究，他只知道这几年的历史和流行的方法的话，怎么可能去传承这个学科，让其长期健康发展呢？特别是等当前这一波方法退潮之后，这批人就慢慢失去了根基和源创力。这是一个客观的现象。

其次，还有一个现象是，随着视觉与机器学习结合，再混合到人工智能的这么一个社会







































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