物体识别

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强大的分类器。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，三维物体识别方案，而不是单一的模板去定义物体。

随着人工智能、大数据和深度学习技术的不断发展，三维物体识别设备，以及3D传感器、深度摄像头等硬件的不断升级，三维物体识别系统，利用深度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。

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：

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，天津三维物体识别，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。

物体识别的步骤

图像特征提取就是提取出一幅图像中不同于其他图像的根本属性，以区别不同的图像。如灰度、亮度、纹理和形状等等特征都是与图像的视觉外观相对应的；而还有一些则缺少自然的对应性，如颜色直方图、灰度直方图和空间频谱图等。基于图像特征进行物体识别实际上是根据提取到图像的特征来判断图像中物体属于什么类别。形状、纹理和颜色等特征是较常用的视觉特征，也是现阶段基于图像的物体识别技术中采用的主要特征。

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