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），天津互动旋钮，一般为y轴；r（recall）指识别率（召回率），互动旋钮方案，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，如roc曲线或fppw等。
当时mit的计算机老师组织了一个面向本科生的两个月的summer project。这个project的目的是设计一个系统，能够智能识别场景里头的物体，并区分出类别。当时他们---了这个问题的难度，结果可想而知。
原因是我们看到的这个物体的样子，互动旋钮制作，只是它在某种背景下某一种光线条件下特定角度的投影的，换一个角度可能就是完全不同的样子。即使是同一个物体，例如人，躺着或者站着，形态都是不一样的。
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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