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内容摘要：
物体识别物体识别领域有了较大的发展。首先图像特征层面，人们设计了各种各样的图像特征，像SIFT，HOG，天津图像识别物体，LBP等等。与此同时，机器学习方法的发展也为模式识别提供了各种强大的分类器。后来人们还在对物体建模方面做了一些工作，旨在用更灵活的模型，而不是单一的模板去定义物体。随着人工智能、大数据和深度学习技术的不断发展，图像识别物体方案，以及3D传感器、深度摄像头等硬件的不断升级，利用深度信息进行三维物体识别的技术，逐渐受到苹果公司等科技大牛和高通等厂商重视，并被植入到硬件产品中。 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......
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