物体识别
尝试用创建三维模型方法去做物体识别。通常，事先定义一些基本的几何形状，然后把物体表示为基本几何形状的组合，然后去匹配图像。这时候识别问题变成了一个匹配问题。在三维模型库中去搜索可能的视角投影，跟待识别的图像进行匹配。如果找到较合适的匹配，就认为是识别成功了。
但是这么做并不是很有效。首先，很多物体很难用所谓的基本几何形状去描述它，特别是一些非刚体，比如动物；其次，对于一类物体，它可能会有丰富的类内差异性，即使是同一个物体在不同的姿态下也不一样，不可能每一种姿态都预先创建一个三维模型模板；第三，即使解决了之前的问题，如何才能准确地从图像中提取出 这些几何形状也存在困难。
物体识别
物体识别是计算机视觉领域中的一项基础研究，图像识别物体方案，它的任务是识别出图像中有什么物体，图像识别物体厂家，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，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，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：
前景展望：
虽然存在着很多困难，但是随着人类对自己视觉的逐步了解，一个通用的物体识别技术终会被研究成功。人们一直致力于开发各种智能工具辅助人们的生产生活，比如机器人的研制，河北图像识别物体，但是要想使得机器人可以像人一样运动，辅助人们的工作生活，那么前提是机器人必须具备类似于人的视觉系统，能够识别物体以及场景，真正的智能工具应该要具备“视觉”。物体识别技术的成功将会极大改变提高智能工具的能力，成为计算机技术里程碑式的一项研究。
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