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，桌面互动旋钮方案，旨在用更灵活的模型，桌面互动旋钮系统，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，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。
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，桌面互动旋钮制作，或标准值域。
（5）离散模式运算：离散模式处理中的特殊运算。
此时的主流方法是只从图像本身考虑，而不去管物体原来的三维形状。这类方法统一叫做appearance based techniques。所谓appearance， 从模式识别的角度去描述的话，就是图像特征（feature），即对图像的一种抽象描述。有了图像特征，就可以在这个特征空间内做匹配，或者分类。然 而这个方法还是存在很多问题，首先它需要我们对所有的图片进行对齐，天津桌面互动旋钮，像人脸图像，就要求每一幅图中五官基本在固定的位置。但是很多应用场景下，目标并不是 像人脸那么规整，很难去做统一对齐，而且这种基于全局特征和简单欧式距离的检索方法，对复杂背景，遮挡，和几何变化等并不适用。
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