卷积神经网络（CNN）是深度学习领域中的一个重要模型，特别是在处理图像和视频等机器视觉任务时表现出色。其核心原理包括卷积层、池化层和全连接层等几个主要部分。

1. 卷积层：卷积层是CNN的基础，通过应用多个小型过滤器（或卷积核）与输入图像进行卷积操作，可以捕捉图像的局部特征，例如边缘、纹理等。每个过滤器在图像的不同位置上滑动，计算局部区域的加权和，从而生成一个叫做特征图的输出。通过多个不同参数的过滤器，可以从同一输入图像中提取出多种不同特征。

2. 池化层：池化层通常紧接在卷积层之后，它的主要作用是减小程序的计算量并降低过拟合的风险。池化层通过应用最大池化或平均池化等操作，减少特征图的空间尺寸，但保留最为重要的特征。例如，最大池化仅保留每个局部区域中的最大值，而平均池化则是取局部区域的平均值。

3. 激活函数：为了使得CNN能够模拟更复杂的非线性关系，卷积操作后往往应用激活函数。最常用的激活函数包括ReLU（Rectified Linear Unit），它能够将所有负值设为0，而正值保持不变，有效地增加了网络的非线性特性。

4. 全连接层：在经过若干次卷积和池化后，网络的输出会逐渐转化为一系列更高级别的抽象特征。全连接层将这些特征连接起来，每个神经元与前一层的所有神经元相连，形成最终的输出结果，如图像的分类标签。

5. 正则化技术：为了防止过拟合，CNN还会采用一些正则化技术，比如Dropout，它通过随机地将一部分神经元的输出置为0来减少神经元间复杂的协同适应。

总结来说，CNN之所以在机器视觉领域如此成功，主要是因为其能够自动地从原始图像中提取有用的特征，并在这些特征的基础上做出准确的预测，如图像分类、物体检测、图像分割等。这些方法在诸如自动驾驶、医疗影像分析、人脸识别等多个领域都有广泛的应用。例如，在医学影像分析中，CNN可以从CT或MRI图像中识别出病变的早期迹象，极大地提高了诊断的准确性和效率。在自动驾驶领域，CNN可以实时处理来自摄像头的数据，识别交通标志、行人、车辆等物体，保障自动驾驶的安全性。无论是学术研究还是工业应用，CNN都是无可替代的强大工具。