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内容摘要：
物体识别的性能评估方法判定物体识别的性能通常采用PR曲线。其中P（Precision）指精度（准确率），一般为y轴；R（Recall）指识别率（召回率），一般为x轴。P=（识别正确的结果）/（所有识别结果）；R=（识别正确的结果）/（实际上正确的结果）。识别结果的类型如下：一个好的识别方法应该同时具备高的准确率与高的召回率。准确率等于0.5是一个界限，当精度0.5时，说明该方法的效率己经随机猜测的结果，扫描识别物体方案，（因为随机猜测的准确率为0.5）。除了PR曲线，也有文献使用其它曲线来度量识别结果，扫描识别物体系统，如ROC曲线或FPPW等。 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......
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