物體識別的困難與前景

雖然物體識別已經(jīng)被廣泛研究了很多年，研究出大量的技術(shù)和算法，物體識別方法的健壯性、正確性、效率以及范圍得到了很大的提升，但是現(xiàn)在依然存在一些困難以及識別障礙。這些困難主要有：

信息載體問題：

物體本身是一個高緯信息的載體，但是圖像中的物體只是物體的一個二維呈現(xiàn)，并且在人類目前對自己如何識別物體尚未了解清楚，也就無法給物體識別的研究提供直接的指導。目前人們所建立的各種視覺系統(tǒng)絕大多數(shù)是只適用于某一特定環(huán)境或應(yīng)用場合的系統(tǒng)，而要建立一個可與人的視覺系統(tǒng)相比的通用視覺系統(tǒng)是非常困難的。

物體識別的主要方法

基于統(tǒng)計的方法與基于物體部件的方法：

根據(jù)識別方法是否對局部特征之間的關(guān)系建模，令牌識別桌廠家，可以把識別方法分為基于統(tǒng)計的方法與基于物體部件的方法。

1、基于統(tǒng)計的物體分類方法（BoW：Bag of Words）

BoW模型嚴格上講并不是一種物體識別方法，而是一種物體分類方法。這種模型的靈感來自于NLP中的BoW模型。。一幅圖像可以看作是一篇“文檔”，令牌識別桌制作，而圖像中提取出的特征認為是“詞語”。

1）生成性方法的學習與識別

生成性的學習方法通過先驗知識去擬合并解釋圖像中的信號。在中，令牌識別桌設(shè)備，有兩種主要的生成性方法，一種是NB（樸素貝葉斯），另外一種是pLSA（概率潛語義分析）與LDA（線性判別分析）。

物體識別的性能評估方法

判定物體識別的性能通常采用PR曲線。其中P（Precision）指精度（準確率），一般為y軸；R（Recall）指識別率（召回率），一般為x軸。

P=（識別正確的結(jié)果）/（所有識別結(jié)果）；R=（識別正確的結(jié)果）/（實際上正確的結(jié)果）。識別結(jié)果的類型如下：

一個好的識別方法應(yīng)該同時具備高的準確率與高的召回率。準確率等于0.5是一個界限，當精度低于0.5時，令牌識別桌，說明該方法的效率己經(jīng)低于隨機猜測的結(jié)果，（因為隨機猜測的準確率為0.5）。除了PR曲線，也有文獻使用其它曲線來度量識別結(jié)果，如ROC曲線或FPPW等。

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