物體識別介紹

物體識別（Object recognition）是一個通用術(shù)語，三維物體識別設(shè)備，描述一組相關(guān)的計算機(jī)視覺任務(wù)，涉及識別圖像中的物體。

圖像分類涉及預(yù)測圖像中一個對象的類別，對象定位是指識別圖像一個或多個對象的位置，并在其周圍繪制邊框。物體識別將這兩種任務(wù)結(jié)合起來，三維物體識別方案，對圖像中的一個或多個對象進(jìn)行定位和分類，所以當(dāng)人們提到物體檢測或者目標(biāo)檢測時，其實(shí)指的是物體識別。

基于模型的物體識別方法

現(xiàn)在主流的物體識別的基本方法都可以集合為一類：基于模型的物體識別。基于模型的物體識別方法首先需要建立物體模型，然后使用各種匹配算法從真實(shí)的圖像中識別出與物體模型較相似的物體，三維物體識別系統(tǒng)，它的主要任務(wù)就是要從二維或三維圖像抽取的特征中，尋找出與模型庫中已建好的特征之間的對應(yīng)關(guān)系，以此來預(yù)測物體是什么。

這個方法主要涉及到兩個難點(diǎn)，一是如何選取合適的圖像特征以及如何改進(jìn)，二是如何恰當(dāng)?shù)亩x物體模型并建立抽取的特征與模型庫中特征的對應(yīng)關(guān)系。

物體識別

物體識別領(lǐng)域有了較大的發(fā)展。首先圖像特征層面，人們設(shè)計了各種各樣的圖像特征，像SIFT，HOG，LBP等等。與此同時，機(jī)器學(xué)習(xí)方法的發(fā)展也為模式識別提供了各種強(qiáng)大的分類器。后來人們還在對物體建模方面做了一些工作，北京三維物體識別，旨在用更靈活的模型，而不是單一的模板去定義物體。

隨著人工智能、大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，以及3D傳感器、深度攝像頭等硬件的不斷升級，利用深度信息進(jìn)行三維物體識別的技術(shù)，逐漸受到蘋果公司等科技大牛和高通等廠商重視，并被植入到硬件產(chǎn)品中。

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