正像其它學科一樣，一個大量人員研究了多年的學科，卻很難給出一個嚴格的定義，模式識別如此，目前火熱的人工智能如此，計算機視覺亦如此。與計算機視覺密切相關的概念有視覺感知(visual perception),視覺認知(visual cognition),圖像和視頻理解(image and videounderstanding).這些概念有一些共性之處，也有本質不同。從廣義上說，計算機視覺就是"賦予機器自然視覺能力“的學科。自然視覺能力，就是指生物視覺系統體現的視覺能力。一則生物自然視覺無法嚴格定義，在加上這種廣義視覺定義又“包羅萬象”，同時也不太符合40多年來計算機視覺的研究狀況，所以這種“廣義計算機視覺定義”，雖無可挑剔，但也缺乏實質性內容，不過是一種“循環式游戲定義“而已。實際上，計算機視覺本質上就是研究視覺感知問題。視覺感知，根據維科百基（Wikipedia)的定義，是指對“環境表達和理解中，對視覺信息的組織、識別和解釋的過程”。根據這種定義，計算機視覺的目標是對環境的表達和理解，核心問題是研究如何對輸入的圖像信息進行組織，對物體和場景進行識別，進而對圖像內容給予解釋。計算機視覺與人工智能有密切聯系，但也有本質的不同。人工智能更強調推理和決策，但至少計算機視覺目前還主要停留在圖像信息表達和物體識別階段。“物體識別和場景理解“也涉及從圖像特征的推理與決策，但與人工智能的推理和決策有本質區別。應該沒有一個嚴肅的計算機視覺研究人員會認為AlphaGo,AlphaZero 是計算機視覺，但都會認為它們是典型的人工智能內容。簡言之，計算機視覺是以圖像(視頻）為輸入，以對環境的表達(representation)和理解為目標，研究圖像信息組織、物體和場景識別、進而對事件給予解釋的學科。從目前的研究現狀看，目前還主要聚焦在圖像信息的組織和識別階段，對事件解釋還鮮有涉及，至少還處于非常初級的階段。