









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:
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,物体识别方案,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,物体识别,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,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。
新零售行业
通过识别商品的包装,判断商品的属性。比如消费者进店后拿了又放到其他位置打乱商品原来的的顺序与管理。可在后台链接语音系统,当商品发生错乱时,基于用户语音提醒,方便商品的管理,减少了商超的分拣员;当商品的货架缺货时,可自动提醒后台增补货源以对货仓进行清查;以及对该类商品的统计分析,每周每月的消费量等。
虽然物体识别已经被广泛研究了很多年,物体识别设备,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,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,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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