我们看到人类轻松识别图像中物体的远近，然而计算机要做到这一点却需要走一段长路。西门菲莎大学SFU计算摄影实验室的研究人员一直在努力赋予计算机“人类视觉”——在照片中感知深度的能力。
近期，这些研究人员在单目深度估计技术上取得了显著的进步。这一技术的目标是教会计算机通过学习客观的深度信息和经验知识，来识别图像中的深度。换句话说，就是让计算机从一个视角的图像中识别出物体的远近。
为了提升计算机视觉估计的分辨率，研究团队还开发了一个引人入胜的应用，它能够识别图像中的深度并生成令人惊叹的3D图像。这一技术模拟了人类的视觉神经网络，使计算机能够识别图像的深度。
在人工智能和深度学习的大环境下，计算机视觉和图形技术得到了迅速的发展。现在，这种3D视觉图像处理技术已经广泛应用于各个领域。不仅在手机、个人电脑和工业检测等领域有所应用，同时在智能安防、机器人、自动驾驶、智慧医疗、无人机以及增强现实（AR）等领域也展现了其强大的实力。
AR领域的三维重建技术就是其中的一例，它可以通过重现目标，将用户带入一个奇妙而逼真的3D世界。而且，全球许多艺术家已经开始利用这项技术来创作视频，将观众带入2D艺术作品中渴望体验的3D世界。比如，视觉艺术家Akira Saito的作品就是一个很好的例子。
我们还应该提到SFU计算机科学学院的卓越地位。该学院不仅是加拿大最顶尖的学院之一，而且在计算机图形与成像领域，其全球排名也高达第14。学院不仅拥有最前沿的人工智能研究项目，还有一台名为Cear的超级计算机。这台计算机被设立在SFU的Burnaby校区，是加拿大目前用于学术研究的最强大的超级计算机之一。它的运行离不开SFU与Compute Canada以及WestGrid的紧密合作，这也是该学院与行业最尖端企业合作的有力证明。
