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物体识别介绍

物体识别(Object recognition)是一个通用术语,描述一组相关的计算机视觉任务,涉及识别图像中的物体。

图像分类涉及预测图像中一个对象的类别,对象定位是指识别图像一个或多个对象的位置,并在其周围绘制边框。物体识别将这两种任务结合起来,对图像中的一个或多个对象进行定位和分类,所以当人们提到物体检测或者目标检测时,其实指的是物体识别。



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,扫描识别物体厂家,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,扫描识别物体价格,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)。



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,河北扫描识别物体,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,扫描识别物体系统,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。




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