机器视觉可以看作是与人工智能和形式辨认亲密相关的一个子学科或子范畴。从我团体的研讨经历看，限制机器视觉开展的瓶颈是多方面的，其中Z重要的可以归结爲三个方面：计算才能缺乏、认知实际未明以及准确辨认与模糊特征之间的自相矛盾。

     1.机器视觉面向的研讨对象次要是图像和视频，其特点是数据量庞大、冗余信息多、特征空间维度高，同时思索到真正的机器视觉面对的对象和成绩的多样性，单一的复杂特征提取算法（如颜色、空间朝向与频率、边界外形等等）难以满足算法对普适性的要求，因而在设计普适性的特征提取算法时对计算才能和存储速度的要求是非常宏大的，这就形成了开发本钱的大幅度进步。

     2. 如何让机器认知这个世界？这一成绩目前没有成熟的答案，晚期的人工智能实际开展阅历了符号主义学派、行爲主义学派、衔接主义学派等一系列的开展但都没有找到令人称心的答案，目前较新的思想以为应该从剖析、理解和模仿人类大脑的信息处置功用去构建智能机器视觉零碎，但神经迷信的开展目前只能做到理解和模仿大脑的一个部分，而不是全体（当然计算才能限制也是缘由之一）。现实上，我们对人是如何对一个目的或场景停止认知的这一成绩仍停留在定性描绘而非定量描绘上。

     3. 机器视觉零碎常常被人诟病的成绩之一就是精确性。以十年前如火如荼的人脸辨认算法爲例，虽然一系列看似优秀的算法不时问世，但目前爲止在非指定大规容貌本库下停止人脸辨认的精确率依然无法满足实践使用的需求，因而无法取代指纹或虹膜等近距接触式生物特征辨认办法。这一成绩的呈现并非偶尔。由于目的越精密，越复杂，信息越大，则其模糊性和不确定性也越强。人类之所以可以较好的对人脸停止辨认，其实也是以牺牲一定的精确性爲代价的。而机器视觉在做的事情一方面想要自创人脑或人眼零碎的灵感去处置复杂而庞大的信息流，另一方面又想摒除人脑在形式辨认方面存在的准确性缺乏的缺陷。这显然是一种一厢情愿的做法。综合以上三点，机器视觉的开展在短期内难有严重打破，以后的适用技术依然还是汇集中在特定性义务或特定性目的的辨认算法的开发上。

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