推荐序二

近年来，以深度学习为代表的机器学习技术极大地推动了计算机视觉研究和应用的发展。一些多年来在该领域持续进行研究的科研人员在回顾这些进展时，也都会惊叹不已。对于计算机视觉领域中的很多基础问题，如2D图像中的图像分类、目标检测、图像分割、物体匹配、人脸识别等，之前很多研究人员都估计还需要数十年才能得到解决，但近年来这些问题一个接一个地被攻破，并且相关技术也被迅速地应用到不同的实际系统之中。在这种形势下，我一直在思考计算机视觉研究下一步的发展方向是什么。在深思熟虑之后，我觉得可以确认的一点是，由处理2D图像信息向处理3D图像及视频信息发展，肯定是未来的一个发展趋势。

尽管已经预测到3D视觉信息处理是计算机视觉领域未来的发展趋势，但当作者邀请我为本书作序时，我再一次惊叹于当前计算机视觉技术的发展速度，因为在技术快速发展的同时，相关的传感器芯片和元器件产业也都在高速发展，从而推动整个行业一起向前发展。在惊叹的同时，收到作者发来的邀请我也非常荣幸，因为和许多读者一样，对于3D图像及视频信息处理，我也算是一个入门者，近年来刚开始接触，很荣幸能够推荐本书给大家，和大家一起加入3D视觉信息处理的方法研究和应用开发的大队伍。

在翻阅整本书之后，我不禁感慨，现在的研究环境和条件真是好。记得十多年前，我为了获取一个场景的3D图像信息，在编写程序绘制黑白棋盘格、打印棋盘格、固定双目摄像头、拍摄图像序列、计算不同摄像头间图像对应点、估计摄像头参数、校正畸变后，最终得到的深度图还很不稳定，对环境的纹理要求非常苛刻。有了本书介绍的3D相机和开发环境，大家可以非常方便地得到高质量的3D图像及视频信息，自己只需将精力放在需要研究和解决的具体问题上。

本书在写作上非常注重可读性，章节内容组织合理、语言叙述通俗易懂，对基础知识的讲解非常到位，同时又非常强调理论与实践相结合，从零开始讲解了多个具体的3D视觉信息处理应用，是一本难得的从读者角度出发介绍3D机器视觉方法和应用的优秀书籍。相信广大读者在基于本书的内容进行学习时，能够很快进入3D视觉信息处理的方法研究和应用开发阶段，在最短的时间内将知识融会贯通。

中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室教授

兴军亮