









现在主流的物体识别的基本方法都可以集合为一类:基于模型的物体识别。基于模型的物体识别方法首先需要建立物体模型,然后使用各种匹配算法从真实的图像中识别出与物体模型较相似的物体,它的主要任务就是要从二维或三维图像抽取的特征中,寻找出与模型库中已建好的特征之间的对应关系,以此来预测物体是什么。
这个方法主要涉及到两个难点,一是如何选取合适的图像特征以及如何改进,二是如何恰当的定义物体模型并建立抽取的特征与模型库中特征的对应关系。
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,物体识别,减少了商超的分拣员;当商品的货架缺货时,物体识别系统,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,物体识别厂家,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,物体识别方案,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,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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