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），互動旋鈕系統(tǒng)，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，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。

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)，互動旋鈕設(shè)備，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

物體識別是計算機視覺領(lǐng)域中的一項基礎(chǔ)研究，互動旋鈕，它的任務是識別出圖像中有什么物體，互動旋鈕廠家，并報告出這個物體在圖像表示的場景中的位置和方向。目前物體識別方法可以歸為兩類：基于模型的或者基于上下文識別的方法，二維物體識別或者三維物體識別方法。對于物體識別方法的評價標準，Grimson 總結(jié)出了大多數(shù)研究者主要認可的 4 個標準：健壯性（robustness）、正確性（correctness）、效率（efficiency）和范圍（scope）。

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