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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,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:

获取数据问题:

在不同的视角对同一物体也会得到不同的图像,物体所处的场景的背景以及物体会被遮挡,背景杂物一直是影响物体识别性能的重要因素,三维物体识别厂家,场景中的诸多因素,如光源、表面颜色、摄像机等也会影响到图像的像素灰度,要确定各种因素对像素灰度的作用大小是很困难的,这些使得图像本身在很多时候并不能提供足够的信息来恢复景物。



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,三维物体识别方案,也是现阶段基于图像的物体识别技术中采用的主要特征。



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,三维物体识别价格,其中适合图像搜索的图片为20 %,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,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,三维物体识别,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,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。



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