计算机视觉（Computer 异象）是人工智能领域的一个重要分支，它专注于使计算机和系统能够从图像、视频等视觉输入中提取有意义的信息，并据此进行决策或提供建议。它的核心任务是通过理解和处理二维图像来重建三维场景，从而实现对现实世界的深入理解。

计算机视觉从1950年代的基础图像处理技术起步，逐步探索二维到三维信息的提取，并在1960年代开始关注模式识别和三维建模。进入1970年代，该领域被纳入人工智能的范畴，重点在于图像处理技术与AI技术的结合，目标是实现对环境的理解和导航。随后的1980年代，研究重点转移到了数学理论和层次模型上，为目标检测和场景理解提供了坚实的理论基础。1990年代以来，随着向实际应用的转向，如对象识别和运动分析等领域取得了显著进展。2000年代初，机器学习例如支持向量机等在图像分类和物体识别中起到了核心作用。而在2010年代，深度学习的兴起极大促进了新技术的发展。到了2020年代，如DALL-E等图像生成和合成技术的发展，使得计算机视觉与人类日常生活进一步紧密结合。

计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等多项技术。特别是随着深度学习技术的发展，卷积神经网络等能够自动提炼图像中复杂特征的深度神经网络已成为该领域的核心工具。这些技术的结合不仅让计算机视觉能解释和理解视觉信息，还显著拓展了其性能和应用场景，支持广泛的应用。其中包括执行目标跟踪、人脸识别等特定任务，并在图像搜索、自动驾驶等多个领域发挥关键作用，进一步拓宽了计算机视觉的应用前景。

图像可以被定义为一个以两个实变量（坐标x和y）为基础的函数f（x，y），该函数表示位于x和y坐标点的亮度或颜色，其中x通常代表水平轴，y代表垂直轴。而当这个函数f针对有限的x和y值时，则称之为数字图像，即通过一组有限数字值表示的二维图像。这些有限数字值称为像素，代表图像中固定数量的行和列。每个像素都含有表示该点颜色和强度的值，这些值有时也被称为图片元素或图像元素。数字图像的本质是现实场景的近似表示，通过不同的灰度级别、颜色、高度和不透明度来模拟真实的视觉效果。

RGB模型：在表示颜色方面，RGB模型将红色(R)、绿色(G)和蓝色(B)三个基本颜色分量组合起来，形成不同的颜色。

HSV模型：与RGB不同，基于人类对颜色的感知构建的HSV模型，通过色调（Hue）、饱和度（色彩饱和度）和亮度（Value）三个参数来定义颜色，其中色调指的是颜色的类型，饱和度反映了颜色的纯净程度，而亮度则描述了颜色的明暗。

机器视觉作为工业领域中的一项关键技术，专注于通过计算机和传感器解析视觉信息，以执行诸如图像识别、目标检测和三维重建等任务。区别于图像处理的是，机器视觉更加注重于视觉信息的实时、准确理解和控制，目的是为了实现高效的机器人操作和其他实时应用，强调实时控制与应用。

机器视觉与其他视觉技术的区别

计算机视觉、图像处理和机器视觉虽然在技术和应用上有很多交叉点，但各自也有明确的侧重点：计算机视觉致力于如何让计算机模拟人类的视觉系统，图像处理主要关注如何获取、处理和改善图像，而机器视觉则是使机器能够理解和解释视觉信息。

计算机视觉的萌芽期始于1950年代，这一时期的研究主要集中在二维图像的处理和分析上。早期的工作，如图像增强、滤波等基础图像处理技术，虽然相比后来的发展较为初级，但为计算机视觉领域奠定了重要的基础。1957年，罗素 · 基尔希（Russell A. Kirsch）的团队开发了世界上第一台扫描仪，创造了第一幅数字图像，开启了数字图像处理时代。此外，马文·明斯基（Marvin Minsky）及其团队的“随机神经模拟机”（SNARC）展示了通过机械方式模拟人类视觉处理的早期尝试。

进入1960年代，计算机视觉的研究开始向三维视觉的探索迈进。拉里·罗伯茨（Larry Roberts）提出了从线画中提取三维形状的方法，为早期理解复杂视觉场景铺平了道路。该时期还见证了模式识别领域的发展，1963年，伊万·萨瑟兰（Ivan Sutherland）开发的Sketchpad对三维建模和视觉显示的贡献，为后续的三维视觉研究提供了技术基础。

1970年代，计算机视觉与人工智能的结合开始加深。研究者们探索如何利用AI技术进行图像理解和物体识别，这个时期的研究重点包括图像处理的基本技术，如边缘检测和简单的模式识别等。如汉斯·莫拉维克（Hans Moravec）将人工智能技术应用于视觉处理领域，为后来的自主机器人、无人驾驶汽车以及计算机视觉的发展奠定了基础。

在1980年代，计算机视觉领域聚焦于数学理论和层次模型的探索。1982年，大卫·马尔（David C. Marr）在其著作《异象》中提出了一种基于层次模型的视觉处理理论，这个理论将视觉处理分为不同的层次，每个层次都有其对应的处理过程和计算目标，为目标检测和场景理解等高层次的计算机视觉任务奠定了理论基础。进入1990年代后，随着计算能力的提升，计算机视觉开始更多地关注于实际应用。1999年，大卫·劳（David Lowe）提出的尺度不变特征变换（SIFT）算法，成为了图像特征提取领域的一个重要里程碑，并对后续的研究和应用产生了深远影响。

21世纪初，计算机视觉领域迈入了一个以机器学习为核心的新阶段。2005年，纳夫尼特·达拉尔（Navneet Dalal）和比尔·特里格斯（Bill Triggs）提出的定向梯度直方图（HOG）特征，优化了计算机视觉中物体的检测过程，且因其对物体形状的强大表达能力而迅速成为计算机视觉领域的一个基础工具。同时，弗拉基米尔·万普尼克（Vladimir Vapnik）推动了支持向量机（SVM）的理论和应用的进一步发展，SVM在计算机视觉中通过构建最优分类边界和利用核技巧处理高维数据，为物体识别、图像分类等多种视觉任务提供了一种高效的解决方案，展现了机器学习处理复杂视觉信息的强大潜力。

2012年，深度学习在计算机视觉领域取得了重要突破，AlexNet在ImageNet图像识别挑战赛中的卓越表现，标志着深度卷积神经网络（CNN）在图像识别任务中的有效性，开启了深度学习技术在计算机视觉领域研究的新纪元。此后，深度学习技术在视觉与语言融合、自然语言处理等多个方面取得了显著的进展。进入2020年，自监督学习的兴起进一步推动了计算机视觉技术的发展，促进了其在计算机视觉应用中的普适性。计算机视觉算法的显著性能和可靠性提升，彰显了深度学习技术在实际应用中的巨大潜力，同时也为该领域未来的发展方向提供了新的思路和可能性。

2022年后，图像生成和合成技术如DALL-E、MidJourney和Stable Diffusion展示了AI如何根据文本提示创造出逼真的图像和艺术作品。这些技术不仅被广泛应用于内容创造、产品设计和合成数据生成，还催生了众多创新的商业应用。如苹果公司的Apple Vision Pro便应用了AR（增强现实）技术，其通过提供一个无边界的虚拟画布，让用户在周围空间自由地放置和调整应用，重新定义了人机交互方式，将计算机视觉与日常生活更紧密地结合。​

然而，图像生成技术的普及也带引发了深度伪造（Deepfake）的风险，这种技术利用深度学习生成假视频和图像，最初由Reddit社区用户'deepfakes'于2017年开发。面对这一挑战，Facebook、微软和亚马逊网站联合在Kaggle上于2019年至2020年间发起了深度伪造检测挑战（DFDC），以开发和评估检测这些高度逼真伪造内容的有效方法。随着2024年生成对抗网络（GANs）和扩散模型（DMs）的快速进展，学术界和工业界对深度伪造的检测技术给予了极大的关注，标志着对抗和防御技术在计算机视觉领域的重要性日益增加。

计算机视觉的基本原理主要依据于仿真学，通过模拟人类视觉功能，并利用计算机替代人类的视觉活动。其使用各类传感器或成像设备，通过集成、封装在计算机内部的系统充当机器的视觉器官，以捕捉、处理和分析外部世界的视觉信息。这一领域的核心在于通过算法让计算机能够理解图像内容，从而执行各种复杂的视觉任务如环境感知和医学影像分析。

这一过程从图像获取开始，涵盖预处理、特征提取与描述，进而到训练与学习，最终实现特定的应用任务，如模式识别、分类和对象检测等。

图像获取是计算机视觉流程的起始点，涉及使用相机或其他成像设备捕获外界的视觉信息。这一过程不仅包括图像的捕捉，也涉及图像的初步数字化，为后续的处理步骤做准备。在这一阶段，图像的质量和分辨率对后续步骤的影响尤为重要，因此通常需要选择适当的成像设备和设置来确保获取高质量的图像数据。

图像预处理是准备阶段，其目的是改善图像数据的质量，包括滤波、去噪、对比度增强等操作，以减少后续分析中的误差和不确定性。例如，图像采样与重构关注于从连续的图像场景中获取离散的图像样本，并确保这些样本能够准确地代表原始场景。图像量化则涉及将图像的灰度或颜色级别从较宽的范围压缩到较小的离散集合中，减少数据处理的复杂性。预处理的目标是提升图像数据的质量，为特征提取和进一步的分析提供更清晰、更准确的基础。

特征提取与描述是计算机视觉领域内的核心环节，关注于从图像中提炼出关键信息，如边缘、角点、纹理、和颜色等特征，这些特征对于实现图像的识别、分类及其他复杂任务至关重要。

在传统算法中，特征提取依赖于人为设计的规则和算法。研究者根据经验和对图像特性的理解，制定手工规则来处理图像数据。这些规则可能涉及到像素值的计算、滤波器的应用、空间关系的分析等。传统方法的优势在于其直观性和对计算资源的低要求，使其在计算能力受限的环境中依然可用。然而，这些方法通常需要领域专业知识，且在面对复杂或变化的图像条件时，其性能可能会受限。

相较之下，深度学习方法，特别是卷积神经网络（CNN），引入了一种从大量数据中自动学习特征表示的方式。CNN通过其多层结构自动学习到从低级到高级的特征表示，这一点对于处理图像的复杂性和多样性尤为重要。深度学习模型通过在大规模标注数据集上的训练，能够识别并利用那些对特定任务最有意义的特征，这提高了模型在图像识别、分类和检测等任务中的表现。

在深度学习的背景下，计算机视觉系统通过不断迭代和调参，能够精准地完成多样的视觉任务。深度学习方法，从早期的R-CNN到更快速的方法如Fast R-CNN、Faster R-CNN，以及YOLO，均展示了它们在对象检测、面部检测和行人检测等特定任务上的应用潜力。同时，计算机视觉也被逐渐应用于自动驾驶、生产自动化和医疗成像等方向。

图像滤波是数字图像处理中的关键技术，旨在有效抑制噪声干扰的同时尽可能保留图像原始细节特征。在图像预处理阶段，滤波操作对于后续图像处理和分析的准确性与可靠性至关重要。

噪声，如图像采集设备的固有噪声、传输误差、环境因素等，会影响图像质量，模糊细节信息。为了消除或减弱噪声的影响，可以采用多种滤波方法，包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等，各自适用于不同的噪声类型和图像特点。

在实际应用中，选择合适的滤波方法需要根据具体的图像特点和处理需求来决定。同时，滤波操作也需要在保证去除噪声的同时，尽可能保留图像的原始细节特征，以避免对后续图像处理和分析造成不良影响。

边缘检测是识别图像中显著变化区域的关键计算机视觉技术，如标识物体边缘、角点及区域边界。该过程通过比较像素差异，依据亮度、颜色和纹理变化执行。亮度边缘检测计算像素亮度差，颜色边缘检测关注颜色过渡，而纹理边缘检测评估纹理变化。这些边缘信息对图像分析、目标识别等后续处理至关重要，提升了计算机对图像内容的理解能力。

图像增强的目标是通过调整亮度、对比度等视觉属性，精细提取图像或特定感兴趣对象中的详细信息，这对图像处理和分析至关重要，直接影响信息提取的质量和可靠性。亮度调整能够揭示图像细节，尤其是在暗淡或过亮区域；增强对比度则使边缘和轮廓更鲜明，有助于识别图像的不同部分。此外，调整色彩平衡和执行锐化操作也是重要手段，分别用于改善图像的色调和增强边缘细节，进一步优化图像质量，提升视觉效果和信息提取的准确性。

图像配准是将不同来源的多幅图像空间对齐的关键技术，适用于图像的比较、融合或分析。该过程依靠匹配图像的特征点或结构，如边缘和角点，确保图像在同一坐标系下精确对齐。

配准过程包括特征检测和特征匹配。算法通过特征描述符比较、空间变换模型应用和全局优化建立匹配点对，并估计空间变换（包括平移、旋转、缩放、仿射或非线性变换）实现图像映射对齐。对齐后的图像可直接进行比较和分析，这对医学图像处理、遥感图像变化检测和计算机视觉目标跟踪等应用至关重要。

图像融合是一种将多个曝光级别的图像集成到一个高质量全曝光图像的过程。随着多尺度分析和深度学习等图像表示理论的发展，该领域取得了显著进展。图像融合是解决现有成像设备、显示监视器与自然场景动态范围匹配不完全问题的一种简单、经济、有效的方法，避免了成像硬件电路设计的复杂性，降低了设备的重量和功耗，并提高了图像质量。

计算机视觉的任务是利用计算机和相关设备模拟人类的视觉功能，对图像或视频进行处理、分析和理解。其主要任务类别以及对应的经典模型如下：

图像分类是计算机视觉中的基础任务，旨在将输入图像分配到预定义的类别中。通过利用深度学习方法，图像分类在大规模数据取得了显著的成功。它能够准确地预测指定图像属于哪个特定类别并进行分类（猫、狗、苹果公司、人脸等），应用程序可利用该技术自动识别有内容安全问题的图像。图像分类主要依靠MTCNN、LightCNN模型和FaceBoxes技术来实现。以下是它们各自的特点及作用：

目标检测是计算机视觉中的关键任务，它不仅需要识别图像中的对象，还要精确定位这些对象的位置。基于深度学习的方法，如Faster R-CNN、Mask R-CNN、YOLOv3、CenterNet和EfficientDet等，不仅提高了检测的精度，也加速了检测过程。极大推动了该领域技术的进步。以下是这些方法各自的特点及作用：

图像分割是将数字图像细分成多个图像子集的过程，旨在简化或改变图像的表示形式，它为图像中的每个像素赋予一个标签，使具有相同标签的像素具有某种共同视觉特性。通过利用深度学习模型，如FCN和U-Net，大幅提升了图像分割的精度与效率。以下是这些模型各自的特点及作用：

对象跟踪涉及在视频序列中追踪目标的位置。它主要应用于顺序捕获的或实时视频源的图像，通过在连续帧之间建立关联，以实现对运动目标的精确追踪。例如，自主驾驶汽车不仅需要对行人、其他车辆、道路基础设施等对象进行分类和检测，还必须能够在行驶过程中跟踪它们以避免发生碰撞并遵守交通规则。基于深度学习的Siamese和RNN模型，可进一步提高对象跟踪的精确性。以下是这些模型的特点及作用：

利用计算机视觉，根据图像内容从大型数据存储中浏览、搜索和检索图像。这个任务可以包含自动图像注解，以取代手动图像标记。通过查询图像找到与之相似的图像，这些任务可以提高搜索的准确性和效率。这种技术将图像映射到高维空间，使得相似图像在该空间中距离较近，为大规模图像数据库的高效检索提供了有效手段。

图像生成是计算机视觉领域的关键分支，它包括从不同类型的数据（如文本、场景图、对象布局）创建图像，致力于创造全新、逼真的图像。使用VAE、GAN及扩散模型等深度学习方法，可以自动生成图像。这些方法极大地推动了条件输入下的图像生成研究，如文本到图像的生成。​以下是这些技术各自的特点及作用：

扩散模型

扩散模型（Diffusion Model）是一类基于概率似然的生成模型，起源于非均衡热动力学。其工作原理是通过引入噪声，然后尝试通过去噪来生成图像。在一段时间内，模型通过多次迭代学习从噪声输入中生成新图像。该模型试图学习噪声分布而不是数据分布，并使用马尔可夫链的概念建模噪声分布，从而使其成为概率模型。扩散模型可以分为宏观扩散模型、微观扩散模型和基于复杂网络的扩散模型等。

姿态估计（Pose Estimation）是计算机视觉领域中的一个关键任务，旨在检测图像或视频中的人体姿态，即确定人体关键部位的位置和方向。姿态估计的输出通常是一组关键点坐标，这些坐标描述了人体在图像中的姿态。姿态估计在人机交互、动作识别、运动分析等领域有着广泛的应用。

姿态估计的基本思想是利用某种几何模型或结构来表示人体的结构和形状，并通过提取某些特征，在模型和图像之间建立起对应关系。然后，通过几何或其他方法实现人体空间姿态的估计。姿态估计可分为2D姿态估计和3D姿态估计，前者估计每个关节在图像平面上的2D坐标，后者则估计关节在三维空间中的坐标。

利用深度学习模型HRNet、Stacked Hourglass Networks、CPM等可以更好的实现姿态估计。以下是这些技术各自的特点及作用：

计算机视觉在商业、娱乐、交通、医疗等多个领域发挥着核心作用。得益于智能手机、安全监控和交通摄像头等设备不断产生的大量视觉数据，计算机视觉应用得以发展和训练，进而深入到人类生活的方方面面。这些进步不仅展示了计算机视觉技术的广泛应用，也彰显了其在推动社会进步和改善人类生活质量方面的重要性。

这是计算机视觉在工业制造中应用的一个重要方面。通过对产品表面进行拍照和分析，可以检测出表面的缺陷、划痕以及其他质量问题。这种无损检测技术不仅提高了检测的准确性和效率，而且降低了人工劳动量，为产品质量的保障提供了坚实的技术支持。例如，在汽车制造领域，计算机视觉技术可以应用于车身涂装的质量检测，通过识别涂层中的气泡、颗粒和其他缺陷，确保涂装质量符合标准。

对于一些运动部件或大尺寸产品，传统的测量方法可能无法满足精度和效率的要求。而计算机视觉技术，特别是结合3D相机，可以实现高精度的尺寸测量。通过获取物体的立体区域信息，计算机视觉系统能够准确测量产品的尺寸，大大提高了测量的准确性和效率。

计算机视觉技术可以智能识别生产线上的零部件，并根据预设的指令准确地将它们从一处转移到另一位置。此外，通过实时追踪物品的移动轨迹，计算机视觉技术还可以确保生产线上不出现零件拼接等错误，从而提高生产效率和降低出错率。

在工业机器人系统中，计算机视觉技术发挥着关键的作用。通过视觉识别与定位，机器人可以自主导航到指定位置，并精确地完成抓取、放置等操作。这大大提高了工业生产的自动化水平和效率。

计算机视觉系统利用摄像头捕获道路和周围环境的图像，通过图像处理和深度学习算法识别车辆、行人、交通标志、道路标线等障碍物和交通信号。这些识别结果对于自动驾驶车辆来说至关重要，有助于它们做出正确的决策和规划行驶路径。

计算机视觉可以准确地识别道路的车道线，确定车辆在道路上的位置，并帮助车辆保持在正确的车道内行驶。同时，通过与高精度地图的结合，计算机视觉还可以实现车辆的精确定位和导航。

通过计算机视觉技术，自动驾驶车辆可以实时跟踪周围的车辆，并根据它们的运动轨迹和速度预测它们的行为。这有助于车辆避免潜在的碰撞风险，实现安全驾驶。

计算机视觉技术可以自动识别和定位医学影像中的病变区域，如肿瘤、炎症等。这对于早期诊断和治疗计划的制定至关重要。基于深度学习的CNN模型，在提高病变检测的准确性和效率方面展现出了显著的能力。

医学影像分割是将影像中的感兴趣区域（如器官、组织等）从背景中分离出来的过程。这一步骤对于量化分析、疾病监测和治疗效果评估非常关键。U-Net是一种专门为医学影像分割设计的深度学习架构，因其卓越的性能而广受关注。

3D重建技术能够从一系列二维医学影像中构建出三维模型，为医生提供更直观的视图来理解复杂的解剖结构和病变情况。此外，3D可视化在手术规划和导航、患者教育等方面也有广泛应用。

通过计算机视觉技术，零售店可以实时监控货架上的商品数量、摆放位置等，实现库存的精准管理。系统能够自动检测缺货情况，及时提醒补货，避免商品断货。

利用计算机视觉技术，零售店可以分析顾客的购物行为，如顾客在店内的移动轨迹、停留时间、关注商品等。这些数据有助于商家了解顾客的购物习惯和喜好，优化商品布局和陈列方式，提升销售效果。

计算机视觉技术可用于零售店的安防监控，实现异常事件的自动检测和报警。例如，系统可以识别出盗窃、打架等异常行为，及时通知安保人员进行处理。

通过计算机视觉技术，物流中心可以实现货物的自动识别和分类，减少人工操作，提高分拣效率和准确性。同时，智能搬运机器人可以根据视觉系统提供的信息，实现货物的自动搬运和堆放。

计算机视觉技术可用于配送车辆的路线规划和调度，实现配送路径的优化和成本的降低。此外，通过视觉识别技术，系统还可以实时监测货物的状态和位置，确保货物安全送达。

在仓储环节，计算机视觉技术可以帮助实现货物的自动识别、定位和盘点，提高仓储效率和准确性。同时，通过对仓储环境的监控，系统还可以及时发现并处理异常情况，确保仓储安全。

在物联网和边缘计算的推动下，计算机视觉技术正逐渐向边缘节点转移。这一变化不仅减少了延迟，提升了响应速度，尤其在自动驾驶和智能监控等领域，还增强了数据隐私保护，减轻了中心服务器的数据处理压力。边缘计算使得轻量级计算机视觉模型能在边缘设备上运行，展现了计算机视觉技术在未来应用的广泛可能性。

计算机视觉即服务（计算机 Vision as a Service，CVaaS）模式的兴起，标志着计算机视觉技术向服务的普及化、模型的定制化和技术的民主化迈进。这种模式依托于云服务平台的完善和计算机视觉技术的成熟，为企业和个人提供易于集成和使用的计算机视觉功能，无需专业深度即可实现应用。随着技术的不断发展，CVaaS正变得越来越普及，它不仅满足了各行各业对计算机视觉功能的定制化需求，还降低了技术应用的门槛，让非专业人士也能通过简单的接口和工具利用计算机视觉技术解决实际问题，促进了计算机视觉技术的广泛应用和创新。

以数据为中心的计算机视觉要有足够多的数据来支撑模型的训练，更重要的是要确保数据的质量、多样性和标注的准确性。使用高质量的数据集，可以训练出更加精确、鲁棒的计算机视觉模型。在这个过程中，数据标注和预处理技术至关重要。自动提取并标记数据的技术能够提升标记数据的质量，使得模型能够在更少的数据下获得相同或更好的性能。这不仅可以降低资金投入和计算资源等方面的成本，还可以加速模型的训练和优化过程。

数据质量与多样性的增强

计算机视觉的进步对数据质量和多样性提出了更高要求。为了培养出更鲁棒和精确的模型，未来系统将依赖于高质量和多样化的数据集。改善数据收集和标注流程，以及运用合成数据和无监督学习等方法，将是提升数据质量和多样性的关键。

数据驱动的模型优化

在数据为中心的计算机视觉中，模型优化将密切依赖于数据分析和自动化调优工具，如超参数和网络结构搜索，以挖掘数据潜力并精细调整模型性能。

数据安全性的提升

随着数据量增长和应用拓展，数据安全性和隐私保护变得尤为重要。未来计算机视觉系统将加大对隐私保护的投入，利用如差分隐私、联邦学习等先进技术确保数据安全。同时，强化数据管理和法规制定，完善标准，是保障数据安全的关键方向。

光线变化是计算机视觉中的一个常见挑战，包括亮度、对比度和颜色变化，这些变化可能导致图像中的特征提取和识别变得困难。尤其在从低光照到高光照或从室内到室外的过渡中，算法的性能可能显著下降。研究者们提出了多种方法，包括图像预处理和利用深度学习技术训练模型适应不同光照条件，但仍存在许多问题需要解决。

投影挑战源于物体表面曲率或纹理导致的图像变形。在三维重建中，复杂形状和纹理影响图像准确性，扭曲和变形可能导致结果不佳。在物体识别中，不同外观可能因视角、光照而异，误识别会降低算法准确性，影响后续任务执行和决策。

实际应用中，视角变动常导致物体外观和形状显著变化，如角度、距离或观察点的不同。这种变化由透视效应引发，使物体形态各异，给识别和跟踪带来挑战。在复杂动态环境中，物体遮挡和重叠随视角变化而复杂化，进一步加剧难度。视角变化不仅影响外观，还干扰特征提取和匹配。特征描述物体属性，但视角变动导致特征变化，算法难以正确匹配或识别。例如，人脸识别中视角变化导致特征点位移和变形，识别算法匹配困难。