









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),也可以是一些底层的图像特征,物体识别价格,例如图像或者点特征。
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,物体识别设备,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。
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,北京物体识别,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,物体识别制作,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。
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