物体识别的主要方法

基于物体部件的识别

前述BoW的一个主要缺陷就是没有对特征之间的关系进行建模，因此无法刻画各个特征在空旬中的顺序关系。基于物体部件方法的出发点正是要解决这个问题。在这里物体部件的定义并不一定是指高层语义上的物体部件例（如眼睛、鼻子之于人脸），也可以是一些底层的图像特征，例如图像或者点特征。

物体识别行业应用

电商行业

随着电子商务的蓬勃发展，基于物体图像识别技术的以图搜图正发挥重大作用，以移动端为例，其中适合图像搜索的图片为20 %，扫描识别物体制作，假设 0.5%人次成功转移，1% 平均购买转化率，平均购物单价为20 0元，扫描识别物体设备，如，按平均10%的佣金计算，那么一年产业规模也超过220亿元。加上其他收入，比如：广告、手机搜索等，总体市场规模不低于600亿元。随着移动电子商务日益兴起，图形图像搜索已能为客户带来全新的用户体验。在购物领域，扫描识别物体厂家，非常典型的就是服装服饰等非标类产品，占到整个电子商务的55%市场份额。

物体识别的主要方法

基于统计的方法与基于物体部件的方法：

根据识别方法是否对局部特征之间的关系建模，可以把识别方法分为基于统计的方法与基于物体部件的方法。

1、基于统计的物体分类方法（BoW：Bag of Words）

BoW模型严格上讲并不是一种物体识别方法，而是一种物体分类方法。这种模型的灵感来自于NLP中的BoW模型。。一幅图像可以看作是一篇“文档”，北京扫描识别物体，而图像中提取出的特征认为是“词语”。

1）生成性方法的学习与识别

生成性的学习方法通过先验知识去拟合并解释图像中的信号。在中，有两种主要的生成性方法，一种是NB（朴素贝叶斯），另外一种是pLSA（概率潜语义分析）与LDA（线性判别分析）。

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