物体识别概述
物体识别是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到计算机视觉、机器学习等多个学科。通过利用图像处理和模式识别的技术手段以及深度学习的算法模型等工具和方法来对现实世界中的各种不同形状的物品进行自动分类和理解其特征信息的过程就是物体的识别过程。
在日常生活中常见的应用场景包括人脸检测与辨认系统（用于安全检查）、智能交通管理系统(车辆定位)、工业生产质量监控等领域的应用中发挥着越来越重要的作用。。目前的研究热点主要是基于卷积神经网络的人脸图片上实现自动化并应用到具体的产品上去的方法或思路，三维物体识别设备，因此也可以说这是现在热门研究的一种方法或者趋势所在之一！该技术的发展为未来的智能化发展奠定了坚实的基础和应用前景！
物体识别行业应用
电商行业
随着电子商务的蓬勃发展，基于物体图像识别技术的以图搜图正发挥重大作用，以移动端为例，其中适合图像搜索的图片为20 %，三维物体识别，假设 0.5%人次成功转移，1% 平均购买转化率，平均购物单价为20 0元，如，按平均10%的佣金计算，三维物体识别系统，那么一年产业规模也超过220亿元。加上其他收入，比如：广告、手机搜索等，总体市场规模不600亿元。随着移动电子商务日益兴起，图形图像搜索已能为客户带来全新的用户体验。在购物领域，非常典型的就是服装服饰等非标类产品，占到整个电子商务的55%市场份额。
物体识别
物体识别是计算机视觉领域中的一项基础研究，它的任务是识别出图像中有什么物体，并报告出这个物体在图像表示的场景中的位置和方向。目前物体识别方法可以归为两类：基于模型的或者基于上下文识别的方法，二维物体识别或者三维物体识别方法。对于物体识别方法的评价标准，Grimson 总结出了大多数研究者主要认可的 4 个标准：健壮性（robustness）、正确性（correctness）、效率（efficiency）和范围（scope）。
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