｜关于本书｜

本书研究了人类对视觉信息的表示和处理，并对视觉计算处理过程提出了全面的计算理论。全书立足于计算机科学、视觉神经科学和心理物理学的进展，是跨学科交叉研究的经典教科书，并对多个学科的研究都有深刻启发作用。特别值得一提的是，在近年深度学习的热潮之中，掌握本书介绍的视觉计算理论，对于在人工智能和计算机视觉领域内开展进一步探索是至关重要的。

√影响一代脑、认知、计算机视觉专家的经典著作

√详细阐述Marr提出的用于研究和理解视觉感知的一般框架

√厘清计算理论、算法、实现三个研究层次

√掌握本书介绍的视觉计算理论，对在人工智能和计算机视觉领域内开展进一步探索至关重要

√吴佳俊教授倾情翻译

｜关于作者｜

作者：David Courtnay Marr是计算神经科学领域的创始人之一，曾任麻省理工学院心理学教授。Shimon Ullman是位于以色列雷霍沃特的魏茨曼科学研究所的计算机科学Samy和Ruth Cohn讲席教授。Tomaso Poggio是麻省理工学院脑和认知科学系的Eugene McDermott讲席教授。Ullman和Poggio都曾在麻省理工学院与David Marr共事。 

译者：吴佳俊，斯坦福大学计算机科学系助理教授，研究方向是计算机视觉、机器学习和计算认知科学。加入斯坦福大学之前，曾是谷歌研究院的访问研究员，并分别在清华大学和麻省理工学院获得了学士和博士学位。他的研究曾获ACM博士学位论文荣誉提名奖、AAAI/ACM SIGAI博士学位论文奖、麻省理工学院George M. Sprowls人工智能与决策博士学位论文奖，以及2020年三星人工智能年度研究人员奖。