物體識別的困難與前景

雖然物體識別已經被廣泛研究了很多年，研究出大量的技術和算法，掃描識別物體，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：

獲取數(shù)據問題：

在不同的視角對同一物體也會得到不同的圖像，物體所處的場景的背景以及物體會被遮擋，背景雜物一直是影響物體識別性能的重要因素，場景中的諸多因素，如光源、表面顏色、攝像機等也會影響到圖像的像素灰度，要確定各種因素對像素灰度的作用大小是很困難的，這些使得圖像本身在很多時候并不能提供足夠的信息來恢復景物。

物體識別概述

物體識別是人工智能領域的一個重要分支，它涉及到計算機視覺、機器學習等多個學科。通過利用圖像處理和模式識別的技術手段以及深度學習的算法模型等工具和方法來對現(xiàn)實世界中的各種不同形狀的物品進行自動分類和理解其特征信息的過程就是物體的識別過程。

在日常生活中常見的應用場景包括人臉檢測與辨認系統(tǒng)（用于安全檢查）、智能交通管理系統(tǒng)(車輛定位)、工業(yè)生產質量監(jiān)控等領域的應用中發(fā)揮著越來越重要的作用。。目前的研究熱點主要是基于卷積神經網絡的人臉圖片上實現(xiàn)自動化并應用到具體的產品上去的方法或思路，因此也可以說這是現(xiàn)在熱門研究的一種方法或者趨勢所在之一！該技術的發(fā)展為未來的智能化發(fā)展奠定了堅實的基礎和應用前景！

物體識別行業(yè)應用

電商行業(yè)

隨著電子商務的蓬勃發(fā)展，掃描識別物體廠家，基于物體圖像識別技術的以圖搜圖正發(fā)揮重大作用，以移動端為例，掃描識別物體設備，其中適合圖像搜索的圖片為20 %，假設 0.5%人次成功轉移，1% 平均購買轉化率，平均購物單價為20 0元，如，按平均10%的傭金計算，那么一年產業(yè)規(guī)模也超過220億元。加上其他收入，比如：廣告、手機搜索等，總體市場規(guī)模不低于600億元。隨著移動電子商務日益興起，掃描識別物體方案，圖形圖像搜索已能為客戶帶來全新的用戶體驗。在購物領域，非常典型的就是服裝服飾等非標類產品，占到整個電子商務的55%市場份額。

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