









物体识别领域有了较大的发展。首先图像特征层面,互动旋钮系统,人们设计了各种各样的图像特征,像sift,hog,天津互动旋钮,lbp等等。与此同时,机器学习方法的发展也为模式识别提供了各种---的分类器。后来人们还在对物体建模方面做了一些工作,旨在用更灵活的模型,而不是单一的模板去定义物体。
随着---、大数据和---学习技术的不断发展,以及3d传感器、------头等硬件的不断升级,利用---信息进行三维物体识别的技术,逐渐受到苹果公司等科技大牛和高通等厂商重视,并被植入到硬件产品中。
基于统计的方法与基于物体部件的方法:
根据识别方法是否对局部特征之间的关系建模,可以把识别方法分为基于统计的方法与基于物体部件的方法。
1、基于统计的物体分类方法(bow:bag of words)
bow模型严格上讲并不是一种物体识别方法,而是一种物体分类方法。这种模型的灵感来自于nlp中的bow模型。。一幅图像可以看作是一篇“文档”,而图像中提取出的特征认为是“词语”。
1)生成性方法的学习与识别
生成性的学习方法通过先验知识去拟合并解释图像中的信号。在中,有两种主要的生成性方法,一种是nb(朴素贝叶斯),另外一种是plsa(概率潜语义分析)与lda(线性判别分析)。
物体识别是计算机视觉领域中的一项基础研究,互动旋钮设备,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---的 4 个标准:健壮性(robustness)、正确性(correctness)、效率(efficiency)和范围(scope)。
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