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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,智能识别桌设备,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:

信息载体问题:

物体本身是一个高纬信息的载体,但是图像中的物体只是物体的一个二维呈现,并且在人类目前对自己如何识别物体尚未了解清楚,也就无法给物体识别的研究提供直接的指导。目前人们所建立的各种视觉系统绝大多数是只适用于某一特定环境或应用场合的系统,而要建立一个可与人的视觉系统相比的通用视觉系统是非常困难的。



物体识别的步骤

特征提取是物体识别的一步,也是识别方法的一个重要组成部分,好的图像特征使得不同的物体对象在高维特征空间中有着较好的分离性,从而能够有效地减轻识别算法后续步骤的负担,达到事半功倍的效果,下面对一些常用的特征提取方法进行介绍。

近年来,子空间方法,智能识别桌厂家,如主成分分析(PCA),智能识别桌方案,辨别成分分析(LDA),也成为 一种相对重要的特征提取手段。这种方法将图像拉长成为高维空间的向量,并进行奇异值分解以得到特征方向。人脸识别便是其较为成功的应用范例。此类方法能处理有全局噪声的情况,并且模型相当简单易实现;然而这种算法割裂了图像的内部结构,因此在本质上是非视觉的,模型的内在机制较难令人理解,也没有任何机制能消去施加于图像上的仿射变换。



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,河北智能识别桌,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,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。




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