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    2024-1-6

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物体识别的主要方法

基于统计的方法与基于物体部件的方法:

根据识别方法是否对局部特征之间的关系建模,可以把识别方法分为基于统计的方法与基于物体部件的方法。

1、基于统计的物体分类方法(bow:bag of words)

bow模型严格上讲并不是一种物体识别方法,而是一种物体分类方法。这种模型的灵感来自于nlp中的bow模型。。一幅图像可以看作是一篇“文档”,河北令牌识别桌,而图像中提取出的特征认为是“词语”。

1)生成性方法的学习与识别

生成性的学习方法通过先验知识去拟合并解释图像中的信号。在中,有两种主要的生成性方法,令牌识别桌制作,一种是nb(朴素贝叶斯),另外一种是plsa(概率潜语义分析)与lda(线性判别分析)。




物体识别的性能评估方法

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),一般为y轴;r(recall)指识别率(召回率),令牌识别桌厂家,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。




物体识别的主要方法

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,例如图像或者点特征。




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