一、计算机视觉工作原理

计算机视觉技术倾向于模仿人脑的工作方式。但是我们的大脑是如何解决视觉对象识别的呢？我们的依靠大脑来解码单个对象。此概念被用来创建计算机视觉基本系统架构。

我们今天使用计算机视觉算法是基于图像模式识别。我们使用大量的可视数据训练计算机，包括让计算机处理图像、在图像上标记对象、并在这些对象中找到图案。例如，如果我们发送了一百万张有关花的图片，计算机将对其进行分析，识别出与所有花相似的模式，并在此过程结束时创建一个花的模型。这样，每次我们给计算机发送抓拍图片时，计算机就能准确地检测出特定的图像是否是花。这些数据为计算机提供视觉算法来源，该算法将负责进一步分析和决策。

二、近代朴素视觉识别

计算机视觉并不是一项新技术，最早的计算机视觉实验开始于20世纪50年代，计算机视觉是用来解析打字和手写文字的，当时计算机视觉的分析程序相对简单，并且需要大量人工手工操作，操作人员必须手动提供数据样本进行分析。人工操作很难提供大量的数据，再加上计算能力有限，当时这种视觉分析的误差率相当高。

三、现代计算机视觉识别

今天随着芯片技术、人工智能及软件技术的发展、我们并不缺乏强大计算能力。云计算加上强大的算法，可以帮助我们解决最复杂的问题。但是，不仅是新硬件与先进算法的结合在推动着计算机视觉技术的发展，我们每天获得的大量可公开的视觉数据也在推动着这项技术进程。根据公开统计数据，用户每天在线共享超过几十亿张图像，这些数据被用来训练计算机视觉系统，建立统一识别模型，这就是现在计算机视觉识别的原理。