计算机视觉技术的发展历程可以分为以下几个阶段：

早期探索阶段（1960s-1980s）

• 1960年代：计算机视觉的概念开始形成，研究者尝试让计算机识别和理解图像，主要集中在基础的图像处理，如边缘检测和特征提取。
• 1970年代：研究人员使用几何形状模型和模板匹配方法进行目标识别，发展了Sobel算子、Prewitt算子等经典边缘检测方法，还出现了利用双目图像进行深度估计与三维重构的早期方法。
• 1980年代：机器视觉逐渐被应用于工业自动化，奠定了后来的理论基础。David Marr提出了多层次的视觉计算模型，将视觉过程分为多个阶段；Canny边缘检测方法也在这一时期提出。

知识驱动与模式识别阶段（1980s-1990s）

• 1980年代末至1990年代：引入了基于知识的视觉系统以及模式识别方法，如决策树、支持向量机等，用于提升识别准确率。
• 1990年代：随着计算能力的提升和数据集的逐渐积累，计算机视觉研究逐渐关注于特征提取与匹配，传统算法如Harris角点检测和SIFT特征描述符等被提出。此外，特征脸（Eigenfaces）方法首次将主成分分析（PCA）应用于人脸识别，开辟了基于统计学习的视觉分析方法。

激增与深度学习的初步尝试阶段（2000s）

• 2006年：深度学习开始兴起，深度信念网络（DBN）等新模型被提出，用于自动特征提取。
• 2009年：ImageNet项目启动，通过大规模图像数据集促进了计算机视觉的发展。
• 2000年代初：随着互联网的普及和数字图像数据的爆炸式增长，计算机视觉研究面临着新的挑战和机遇。Intel推出的开源计算机视觉库OpenCV开始流行，大大降低了计算机视觉研究和应用的门槛。

深度学习的突破阶段（2010s）

• 2012年：AlexNet在ImageNet竞赛中获胜，深度卷积神经网络（CNN）应用于图像分类，显著降低了错误率，标志着计算机视觉正式进入深度学习时代。
• 2014年：生成对抗网络（GAN）被提出，开创了图像生成和合成的新方法。同年，VGGNet、GoogLeNet等新架构出现，进一步推动了图像分类、对象检测和图像分割等任务的性能。
• 2015年：ResNet（残差网络）等新架构进一步提升了模型性能，将ImageNet分类错误率降至3.57%，首次超越人类水平。

成熟与广泛应用阶段（2020s至今）

• 2020年代：深度学习在计算机视觉应用中变得无处不在，包括自动驾驶、医疗影像分析、智能监控等领域的实际应用。
• 新兴技术：Transformer架构的引入（例如Vision Transformer），使得计算机视觉任务不仅仅依赖卷积神经网络，还开始接受基于序列的模型。同时，多模态学习结合图像与文本、音频等多种数据类型的研究不断深化。

计算机视觉技术的发展历程是从简单的图像处理到复杂的场景理解、从依赖手工特征到自动学习表征、从受限实验室环境到开放真实世界的转变。