物体识别厂家-物体识别-华奕互动

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    2024-1-22

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物体识别的困难与前景

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,物体识别系统,如光源、表面颜色、---机等也会影响到图像的像素灰度,物体识别,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。




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,物体识别厂家,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,物体识别方案,例如图像或者点特征。




基于模型的物体识别方法

现在主流的物体识别的基本方法都可以集合为一类:基于模型的物体识别。基于模型的物体识别方法首先需要建立物体模型,然后使用各种匹配算法从真实的图像中识别出与物体模型较相似的物体,它的主要任务就是要从二维或三维图像抽取的特征中,寻找出与模型库中已建好的特征之间的对应关系,以此来预测物体是什么。

这个方法主要涉及到两个难点,一是如何选取合适的图像特征以及如何改进,二是如何恰当的定义物体模型并建立抽取的特征与模型库中特征的对应关系。




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