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。
尝---创建三维模型方法去做物体识别。通常，互动旋钮设备，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，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---，河北互动旋钮，即使是同一个物体在不同的姿态下也不一样，互动旋钮制作，不可能每一种姿态都预先创建一个三维模型模板；第三，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。
预处理通常包括五种基本运算：
（1）编码：实现模式的有效描述，适合计算机运算。
（2）阀值或者滤波运算：按需要选出某些函数，抑制另一些。
（3）模式---：排除或修正模式中的错误，或不---的函数值。
（4）正规化：使某些参数值适应标准值，或标准值域。
（5）离散模式运算：离散模式处理中的特殊运算。
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