Оригинальной работой по распознаванию трехмерных объектов явились тезисы Робертса [1294], опубликованные в Массачусетсском технологическим институте (Massachussets Institute of Technlogies — MIT). Эту работу многие считают первыми тезисами докторской диссертации по машинному зрению; в ней впервые представлено несколько ключевых идей, в том числе касающихся обнаружения краев и согласования на основе моделей. Метод обнаружения краев Кэнни был представлен в [218]. Идея выравнивания, также впервые выдвинутая Робертсом, снова вышла на передний план в 1980-х годах после опубликования работ [711] и [950]. Значительное повышение эффективности методов оценки позы путем выравнивания было достигнуто Олсоном [1156]. Еще одним важным направлением исследований в области распознавания трехмерных объектов явился подход, основанный на идее описания форм в терминах объемных примитивов на основе обобщенных цилиндров, который был предложен Томом Бинфордом [128] и нашел особенно широкое распространение.

Исследования в области машинного зрения, посвященные распознаванию объектов, в основном сосредоточивались на проблемах, возникающих в результате получения проекции трехмерных объектов в виде двухмерных изображений, а в сообществе специалистов по распознаванию образов существовала другая традиция, в которой эта задача рассматривалась как относящаяся к области классификации образов. Этих специалистов в основным интересовали примеры, относящиеся к таким проблемным областям, как оптическое распознавание символов и распознавание рукописных почтовых кодов, в которых основные усилия были направлены на изучение характеристик типичных вариаций искомого класса объектов и отделение этих объектов от объектов других классов. Сравнение таких подходов приведено в [904]. К другим работам по распознаванию объектов относятся исследования по распознаванию лиц [1422] и [1543]. В [98] описан подход на основе контекста формы. В [395] впервые показаны результаты разработки автомобиля с визуальным управлением для автоматического вождения по автомагистралям на высоких скоростях; в [1224] показаны результаты достижения аналогичной производительности с использованием подхода на основе нейронной сети.