









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,物体识别桌设备,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。
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)。
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获取数据问题:
在不同的视角对同一物体也会得到不同的图像,物体所处的场景的背景以及物体会被遮挡,背景杂物一直是影响物体识别性能的重要因素,场景中的诸多因素,如光源、表面颜色、---机等也会影响到图像的像素灰度,要确定各种因素对像素灰度的作用大小是很困难的,这些使得图像本身在很多时候并不能提供足够的信息来恢复景物。
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