









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,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,物体识别系统,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。
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,物体识别制作,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,物体识别方案,形态都是不一样的。
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:
知识导引问题:
同样的图像在不同的知识导引下,北京物体识别,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,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。
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