物体识别

物体识别是计算机视觉领域中的一项基础研究，它的任务是识别出图像中有什么物体，图像识别物体系统，并报告出这个物体在图像表示的场景中的位置和方向。目前物体识别方法可以归为两类：基于模型的或者基于上下文识别的方法，图像识别物体设备，二维物体识别或者三维物体识别方法。对于物体识别方法的评价标准，图像识别物体，Grimson 总结出了大多数研究者主要认可的 4 个标准：健壮性（robustness）、正确性（correctness）、效率（efficiency）和范围（scope）。

物体识别的步骤

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）模式改善：排除或修正模式中的错误，或不必要的函数值。

（4）正规化：使某些参数值适应标准值，图像识别物体制作，或标准值域。

（5）离散模式运算：离散模式处理中的特殊运算。

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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