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，互动旋钮制作，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：
前景展望：
虽然存在着很多困难，但是随着人类对自己视觉的逐步了解，一个通用的物体识别技术终会被研究成功。人们一直致力于开发各种智能工具辅助人们的生产生活，比如机器人的研制，但是要想使得机器人可以像人一样运动，辅助人们的工作生活，那么前提是机器人必须具备类似于人的视觉系统，互动旋钮方案，能够识别物体以及场景，真正的智能工具应该要具备“视觉”。物体识别技术的成功将会---改变提高智能工具的能力，成为计算机技术---式的一项研究。
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，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，北京互动旋钮，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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