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：
信息载体问题：
物体本身是一个高纬信息的载体，但是图像中的物体只是物体的一个二维呈现，河北令牌识别桌，并且在人类目前对自己如何识别物体尚未了解清楚，也就无法给物体识别的研究提供直接的指导。目前人们所建立的各种视觉系统绝大多数是只适用于某一特定环境或应用场合的系统，令牌识别桌厂家，而要建立一个可与人的视觉系统相比的通用视觉系统是非常困难的。
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知识导引问题：
同样的图像在不同的知识导引下，会产生不同的识别结果，知识库的建立不仅要使用物体的自身知识，如颜色、纹理、形状等，令牌识别桌价格，也需要物体间关系的知识，知识库的有效性与准备性直接影响了物体识别的准确性。
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。
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