









尝---创建三维模型方法去做物体识别。通常,事先定义一些基本的几何形状,然后把物体表示为基本几何形状的组合,互动旋钮方案,然后去匹配图像。这时候识别问题变成了一个匹配问题。在三维模型库中去搜索可能的视角投影,跟待识别的图像进行匹配。如果找到较合适的匹配,就认为是识别成功了。
但是这么做并不是很有效。首先,很多物体很难用所谓的基本几何形状去描述它,---是一些非刚体,比如动物;其次,对于一类物体,它可能会有丰富的类内差---,即使是同一个物体在不同的姿态下也不一样,不可能每一种姿态都预先创建一个三维模型模板;第三,互动旋钮制作,即使解决了之前的问题,如何才能准确地从图像中提取出 这些几何形状也存在困难。
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,互动旋钮,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”,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,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)。
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,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,互动旋钮系统,例如人,躺着或者站着,形态都是不一样的。
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