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物体识别
物体识别是计算机视觉领域中的一项基础研究，它的任务是识别出图像中有什么物体，并报告出这个物体在图像表示的场景中的位置和方向。目前物体识别方法可以归为两类：基于模型的或者基于上下文识别的方法，二维物体识别或者三维物体识别方法。对于物体识别方法的评价标准，图像识别物体，Grimson 总结出了大多数研究者主要认可的 4 个标准：健壮性（robustness）、正确性（correctness）、效率（efficiency）和范围（scope）。
物体识别
物体识别领域有了较大的发展。首先图像特征层面，人们设计了各种各样的图像特征，像SIFT，图像识别物体系统，HOG，LBP等等。与此同时，图像识别物体制作，机器学习方法的发展也为模式识别提供了各种强大的分类器。后来人们还在对物体建模方面做了一些工作，旨在用更灵活的模型，而不是单一的模板去定义物体。
随着人工智能、大数据和深度学习技术的不断发展，以及3D传感器、深度摄像头等硬件的不断升级，图像识别物体厂家，利用深度信息进行三维物体识别的技术，逐渐受到苹果公司等科技大牛和高通等厂商重视，并被植入到硬件产品中。
物体识别的步骤
特征提取是物体识别的一步，也是识别方法的一个重要组成部分，好的图像特征使得不同的物体对象在高维特征空间中有着较好的分离性，从而能够有效地减轻识别算法后续步骤的负担，达到事半功倍的效果，下面对一些常用的特征提取方法进行介绍。
近年来，子空间方法，如主成分分析（PCA），辨别成分分析（LDA），也成为 一种相对重要的特征提取手段。这种方法将图像拉长成为高维空间的向量，并进行奇异值分解以得到特征方向。人脸识别便是其较为成功的应用范例。此类方法能处理有全局噪声的情况，并且模型相当简单易实现；然而这种算法割裂了图像的内部结构，因此在本质上是非视觉的，模型的内在机制较难令人理解，也没有任何机制能消去施加于图像上的仿射变换。
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第4年
