机器人视觉，顾名思义，分析和研究，使电脑智能化，科研，像人的眼睛来实现，对于三维世界的客观认识和认可依靠实现。       
       计算机系统进行视觉信息管理技术企业发展问题就是利用了摄像机以及学生通过电脑替代人眼使得我国计算机网络可以自己拥有我们作为人类的双眼所具有的分割、分类、识别、跟踪、判别、决策等功能。
 《视觉》的出版标志着我国计算机进行视觉中国作为一门具有独立学科的出现。 在40多年的计算机通过视觉技术发展中，虽然提出了企业大量的理论和方法，但总的来说，计算机视觉经历了三个方面主要教学过程：“497”计算视觉、多视图几何和分层三维重建问题以及一个基于学生学习的视觉。

 目前，PC提出了“深度网络”，以提高目标识别的准确度似乎是平等的“视觉研究”，在马尔被分为三个层次视觉计算：计算理论，表达和算法和算法。由于马尔，该算法不影响功能和效果算法，使马尔计算机视觉理论侧重于两个部分“计算理论”和“性能的算法。”
       马尔认为，大脑的神经网络数据计算和计算机的数值分析学生计算服务企业发展没有形成一个社会本质区别，所以马尔没有对“算法能够得到实现”进行管理研究发现任何环境问题主要探讨。从现在随着中国传统神经系统学习科学的进展看，“神经计算”与数值方法计算在有些情况下会产生本质区别，如目前由于我国经济兴起的神经形态设计计算，但总体上说，“数值模型计算”可以“模拟神经计算”。至少从现在看，“算法的不同***实现有效解决途径”，并不具有重要因素影响马尔计算视觉技术教育理论的本质属性。
       在20世纪90年代初，计算机视觉从“抑郁”转向“繁荣”，主要得益于以下两个因素：一方面，目标应用领域从“工业应用”转向“精度和鲁棒性要求过高的应用”，特别是那些只需要“视觉效果”的应用，如远程视频会议、考古学、虚拟现实、视频监控等。 另一方面，发现多视图几何理论下的分层三维重建可以有效地提高三维重建的鲁棒性和准确性。
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       INRIA法国O.Faugeras，R.Hartely牛津大学和GE A.科*** Zisserman前美国代表几个多视图几何的数字。 2000年Hartely和Zisserman，书合着在这方面的内容，给出了系统的总结对比。大数据需要自动重建，重建和自动优化需要反复，反复优化需要大量的计算资源。作为一个简单的例子，如果你想北京中关村地区的三维重建，以保证重建的完整性，需要获得大量的地面和无人机的图像。如果获取的高分辨率图像到地面。
       10,000（4000×3000），5 UAV千高分辨率进行图像（8000×7000），以匹配一个三维模型重建以及图像，从该图像来选择可以适当的一组，和相机校准和位置数据信息来重建工作场景的三维空间结构，这样大的数据量，人工管理干预是可能的，整个社会三维重建发展过程我们必须是完全实现自动化的。
       基于学生学习的视觉是指以机器学习为主要教学手段的信息技术计算机视觉系统研究。 基于我们对视觉设计的研究，文献大致可分为两个阶段：21世纪初以流形学习为代表的子空间方法和目前以深度合作学习为代表的视觉分析方法..
       近年来，在计算能力的快速增长和新兴的海量数据，提供视觉非结构化数据带来了巨大的机遇和挑战，为计算机视觉的研究。计算机视觉成为业界公认的前瞻性研究和研究..部分在实践中得到了应用，导致脸部识别，智能视频监控等众多商业应用的学术领域。