物体识别桌方案-物体识别桌-北京华奕互动科技(查看)

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，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，物体识别桌方案，场景中的诸多因素，物体识别桌系统，如光源、表面颜色、摄像机等也会影响到图像的像素灰度，物体识别桌设备，要确定各种因素对像素灰度的作用大小是很困难的，物体识别桌，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，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：

知识导引问题：

同样的图像在不同的知识导引下，会产生不同的识别结果，知识库的建立不仅要使用物体的自身知识，如颜色、纹理、形状等，也需要物体间关系的知识，知识库的有效性与准备性直接影响了物体识别的准确性。

物体识别

此时的主流方法是只从图像本身考虑，而不去管物体原来的三维形状。这类方法统一叫做appearance based techniques。所谓appearance， 从模式识别的角度去描述的话，就是图像特征（feature），即对图像的一种抽象描述。有了图像特征，就可以在这个特征空间内做匹配，或者分类。然 而这个方法还是存在很多问题，首先它需要我们对所有的图片进行对齐，像人脸图像，就要求每一幅图中五官基本在固定的位置。但是很多应用场景下，目标并不是 像人脸那么规整，很难去做统一对齐，而且这种基于全局特征和简单欧式距离的检索方法，对复杂背景，遮挡，和几何变化等并不适用。