物体识别
尝试用创建三维模型方法去做物体识别。通常，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，特别是一些非刚体，比如动物；其次，对于一类物体，它可能会有丰富的类内差异性，即使是同一个物体在不同的姿态下也不一样，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。
物体识别的性能评估方法
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。
物体识别的困难与前景
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，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，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极大改变提高智能工具的能力，成为计算机技术里程碑式的一项研究。
以上信息由专业从事物体识别桌制作的华奕科技于2024/7/7 12:07:33发布
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