物体识别
当时MIT的计算机老师***了一个面向本科生的两个月的Summer Project。这个Project的目的是设计一个系统，能够智能识别场景里头的物体，令牌识别桌方案，并区分出类别。当时他们低估了这个问题的难度，令牌识别桌制作，结果可想而知。
原因是我们看到的这个物体的样子，只是它在某种背景下某一种光线条件下特定角度的投影的，换一个角度可能就是完全不同的样子。即使是同一个物体，例如人，躺着或者站着，形态都是不一样的。
物体识别的困难与前景
虽然物体识别已经被广泛研究了很多年，研究出大量的技术和算法，物体识别方法的健壮性、正确性、效率以及范围得到了很大的提升，令牌识别桌设备，但是现在依然存在一些困难以及识别障碍。这些困难主要有：
获取数据问题：
在不同的视角对同一物体也会得到不同的图像，物体所处的场景的背景以及物体会被遮挡，背景杂物一直是影响物体识别性能的重要因素，场景中的诸多因素，如光源、表面颜色、摄像机等也会影响到图像的像素灰度，要确定各种因素对像素灰度的作用大小是很困难的，北京令牌识别桌，这些使得图像本身在很多时候并不能提供足够的信息来***景物。
物体识别的主要方法
基于统计的方法与基于物体部件的方法：
根据识别方法是否对局部特征之间的关系建模，可以把识别方法分为基于统计的方法与基于物体部件的方法。
1、基于统计的物体分类方法（BoW：Bag of Wo***）
BoW模型严格上讲并不是一种物体识别方法，而是一种物体分类方法。这种模型的灵感来自于NLP中的BoW模型。。一幅图像可以看作是一篇“文档”，而图像中提取出的特征认为是“词语”。
1）生成性方法的学习与识别
生成性的学习方法通过先验知识去拟合并解释图像中的信号。在中，有两种主要的生成性方法，一种是NB（朴素贝叶斯），另外一种是pLSA（概率潜语义分析）与LDA（线性判别分析）。
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