









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,智能识别桌系统,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。
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,天津智能识别桌,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:
信息载体问题:
物体本身是一个高纬信息的载体,智能识别桌设备,但是图像中的物体只是物体的一个二维呈现,智能识别桌制作,并且在人类目前对自己如何识别物体尚未了解清楚,也就无法给物体识别的研究提供直接的指导。目前人们所建立的各种视觉系统绝大多数是只适用于某一特定环境或应用场合的系统,而要建立一个可与人的视觉系统相比的通用视觉系统是非常困难的。
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,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。
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