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物体识别的步骤

特征提取是物体识别的一步，也是识别方法的一个重要组成部分，好的图像特征使得不同的物体对象在高维特征空间中有着较好的分离性，智能识别桌价格，从而能够有效地减轻识别算法后续步骤的负担，达到---的效果，下面对一些常用的特征提取方法进行介绍。

近年来，子空间方法，如主成分分析（pca），辨别成分分析（lda），也成为 一种相对重要的特征提取手段。这种方法将图像拉长成为高维空间的向量，并进行奇异值分解以得到特征方向。人脸识别便是其较为成功的应用范例。此类方法能处理有全局噪声的情况，并且模型相当简单易实现；然而这种算法割裂了图像的内部结构，智能识别桌系统，因此在本质上是非视觉的，天津智能识别桌，模型的内在机制较难令人理解，智能识别桌厂家，也没有任何机制能消去施加于图像上的仿射变换。

物体识别的步骤

图像特征提取就是提取出一幅图像中不同于其他图像的---属性，以区别不同的图像。如灰度、亮度、纹理和形状等等特征都是与图像的视觉外观相对应的；而还有一些则缺少自然的对应性，如颜色直方图、灰度直方图和空间频谱图等。基于图像特征进行物体识别实际上是根据提取到图像的特征来判断图像中物体属于什么类别。形状、纹理和颜色等特征是较常用的视觉特征，也是现阶段基于图像的物体识别技术中采用的主要特征。