









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,物体识别系统,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),物体识别方案,也可以是一些底层的图像特征,例如图像或者点特征。
预处理通常包括五种基本运算:
(1)编码:实现模式的有效描述,天津物体识别,适合计算机运算。
(2)阀值或者滤波运算:按需要选出某些函数,抑制另一些。
(3)模式---:排除或修正模式中的错误,或不---的函数值。
(4)正规化:使某些参数值适应标准值,或标准值域。
(5)离散模式运算:离散模式处理中的特殊运算。
物体识别是计算机视觉领域中的一项基础研究,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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