基于物体部件的识别
前述bow的一个主要缺陷就是没有对特征之间的关系进行建模，因此无法刻画各个特征在空旬中的顺序关系。基于物体部件方法的出发点正是要解决这个问题。在这里物体部件的定义并不一定是指高层语义上的物体部件例（如眼睛、鼻子之于人脸），物体识别，也可以是一些底层的图像特征，例如图像或者点特征。
判定物体识别的性能通常采用pr曲线。其中p（precision）指精度（准确率），一般为y轴；r（recall）指识别率（召回率），一般为x轴。
p=（识别正确的结果）/（所有识别结果）；r=（识别正确的结果）/（实际上正确的结果）。识别结果的类型如下：
一个好的识别方法应该同时具备高的准确率与高的召回率。准确率等于0.5是一个界限，当精度低于0.5时，说明该方法的效率己经低于随机猜测的结果，（因为随机猜测的准确率为0.5）。除了pr曲线，也有文献使用其它曲线来度量识别结果，物体识别设备，如roc曲线或fppw等。
虽然物体识别已经被广泛研究了很多年，物体识别系统，研究出大量的技术和算法，物体识别方案，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，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。
物体识别设备-物体识别-北京华奕互动由北京华奕互动科技有限公司提供。北京华奕互动科技有限公司是从事“电子翻书,互动投影,全息成像,滑轨电视,投影融合,电子沙盘”的企业，公司秉承“诚信经营，用心服务”的理念，为您提供---的产品和服务。欢迎来电咨询！联系人：程帅。
联系我们时请一定说明是在100招商网上看到的此信息，谢谢！
本文链接：https://tztz335699a1.zhaoshang100.com/zhaoshang/279086147.html
关键词：
滇公网安备 53011202000392号