









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,智能识别桌设备,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,智能识别桌价格,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。
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),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。物体识别领域有了较大的发展。首先图像特征层面,人们设计了各种各样的图像特征,河北智能识别桌,像sift,hog,lbp等等。与此同时,机器学习方法的发展也为模式识别提供了各种---的分类器。后来人们还在对物体建模方面做了一些工作,旨在用更灵活的模型,而不是单一的模板去定义物体。
随着---、大数据和---学习技术的不断发展,以及3d传感器、------头等硬件的不断升级,利用---信息进行三维物体识别的技术,逐渐受到苹果公司等科技大牛和高通等厂商重视,并被植入到硬件产品中。
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