物体识别的性能评估方法

判定物体识别的性能通常采用PR曲线。其中P（Precision）指精度（准确率），一般为y轴；R（Recall）指识别率（召回率），一般为x轴。

P=（识别正确的结果）/（所有识别结果）；R=（识别正确的结果）/（实际上正确的结果）。识别结果的类型如下：

一个好的识别方法应该同时具备高的准确率与高的召回率。准确率等于0.5是一个界限，当精度低于0.5时，说明该方法的效率己经低于随机猜测的结果，（因为随机猜测的准确率为0.5）。除了PR曲线，也有文献使用其它曲线来度量识别结果，如ROC曲线或FPPW等。

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，三维物体识别设备，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：

前景展望：

虽然存在着很多困难，但是随着人类对自己视觉的逐步了解，一个通用的物体识别技术终会被研究成功。人们一直致力于开发各种智能工具辅助人们的生产生活，三维物体识别厂家，比如机器人的研制，但是要想使得机器人可以像人一样运动，辅助人们的工作生活，那么前提是机器人必须具备类似于人的视觉系统，能够识别物体以及场景，真正的智能工具应该要具备“视觉”。物体识别技术的成功将会极大改变提高智能工具的能力，成为计算机技术里程碑式的一项研究。

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，三维物体识别制作，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，北京三维物体识别，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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