lecture 1
cs131，计算机视觉本科课程，导论。
cs231a，计算机视觉研究生课程，涵盖CV更加广的知识（cs231n主要是vision recognition/image classification） 有志CV者建议学习
cs231n，主要讲CNN用于image classification
历史就不多扯了。。说是几百万年前生物视觉的诞生大幅促进了进化过程，因为捕食者有了眼睛会追，被捕食者有了眼睛会跑blablabla。。。
哈佛大学两个人对猫做的实验（nobel prize），意外发现当切换图片时，猫的脑视觉会兴奋，说明V1对边缘和边缘orientation敏感。
1963年，Larry Roberts认为边缘才是关键所在，正是边缘（即使颜色或者方位变化）决定了物体的外形。 他的PhD论文正是关于此，是CV的先驱性的文章
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但是CV的正式诞生应该是在1966年，当时MIT AI lab（1960’s 早期成立的两个AI实验室，一个是Marvin Minsky创立于MIT，另一个是John McCarthy（麦卡锡，同时也是AI一词的发明者）创立于斯坦福）的一个教授觉得应该用一个夏天来解决计算机视觉的问题了。此处被李飞飞吐槽了，想用一个summer project来解决CV的问题。。
2016年是CV的50岁生日了！
另一个需要记住的人是David Marr（下图）
Huber&Wiesel(1959, Harvard)告诉我们视觉很简单，就是边缘;
David Marr(1970s)则告诉我们人类的视觉系统应该有不同的stages/layers，最终生成复杂的视觉。
David Marr并没有指出类似这种视觉系统的数学模型，但是它的这种stages的思想最终被Deep Learning/CNN所汲取。
此后，循着3D视觉的构造，第一波vision algorithm wave来了。。介绍了几个代表性的工作：
Brooks(1979)认为三维的物体都是由简单的物体（比如圆柱体等）组合来的；Fischler(1973)认为。。。啥意思？
再下面这个图，飞飞说是当时很有代表性的一个工作，全文都是使用很简单的edges和shapes来识别物体，用来表明之前的CV确实非常原始。
此后，90年代终于步入彩色图片时代，当时很有影响力的工作不是怎么recognize an object，而是carve out images into sensible parts
在CV中也被成为perceptual grouping, 是一个很基础的问题，至今仍未很好的解决。
