物体识别的主要方法
基于物体部件的识别
前述BoW的一个主要缺陷就是没有对特征之间的关系进行建模，因此无法刻画各个特征在空旬中的顺序关系。基于物体部件方法的出发点正是要解决这个问题。在这里物体部件的定义并不一定是指高层语义上的物体部件例（如眼睛、鼻子之于人脸），也可以是一些底层的图像特征，例如图像或者点特征。
物体识别的步骤
预处理通常包括五种基本运算：
（1）编码：实现模式的有效描述，互动旋钮方案，适合计算机运算。
（2）阀值或者滤波运算：按需要选出某些函数，***另一些。
（3）模式改善：排除或修正模式中的错误，或不必要的函数值。
（4）正规化：使某些参数值适应标准值，互动旋钮厂家，或标准值域。
（5）离散模式运算：离散模式处理中的特殊运算。
物体识别
尝试用创建三维模型方法去做物体识别。通常，事先定义一些基本的几何形状，然后把物体表示为基本几何形状的组合，然后去匹配图像。这时候识别问题变成了一个匹配问题。在三维模型库中去搜索可能的视角投影，跟待识别的图像进行匹配。如果找到较合适的匹配，就认为是识别成功了。
但是这么做并不是很有效。首先，很多物体很难用所谓的基本几何形状去描述它，北京互动旋钮，特别是一些非刚体，互动旋钮价格，比如动物；其次，对于一类物体，它可能会有丰富的类内差异性，即使是同一个物体在不同的姿态下也不一样，不可能每一种姿态都预先创建一个三维模型模板；第三，即使解决了之前的问题，如何才能准确地从图像中提取出 这些几何形状也存在困难。
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