









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,物体识别方案,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),物体识别设备,也可以是一些底层的图像特征,例如图像或者点特征。
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,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:
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,物体识别价格,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,河北物体识别,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。
物体识别(object recognition)是一个通用术语,描述一组相关的计算机视觉任务,涉及识别图像中的物体。
图像分类涉及预测图像中一个对象的类别,对象定位是指识别图像一个或多个对象的位置,并在其周围绘制边框。物体识别将这两种任务结合起来,对图像中的一个或多个对象进行定位和分类,所以当人们提到物体检测或者目标检测时,其实指的是物体识别。
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