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，天津扫描识别物体，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”，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）。

物体识别行业应用

新零售行业

通过识别商品的包装，扫描识别物体厂家，判断商品的属性。比如消费者进店后拿了又放到其他位置打乱商品原来的的顺序与管理。可在后台链接语音系统，当商品发生错乱时，基于用户语音提醒，方便商品的管理，减少了商超的分拣员；当商品的货架缺货时，可自动提醒后台增补货源以对货仓进行清查；以及对该类商品的统计分析，扫描识别物体方案，每周每月的消费量等。

物体识别

当时MIT的计算机老师组织了一个面向本科生的两个月的Summer Project。这个Project的目的是设计一个系统，能够智能识别场景里头的物体，并区分出类别。当时他们低估了这个问题的难度，结果可想而知。

原因是我们看到的这个物体的样子，只是它在某种背景下某一种光线条件下特定角度的投影的，换一个角度可能就是完全不同的样子。即使是同一个物体，例如人，躺着或者站着，形态都是不一样的。

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