物体识别的性能评估方法
判定物体识别的性能通常采用PR曲线。其中P（Precision）指精度（准确率），一般为y轴；R（Recall）指识别率（召回率），一般为x轴。
P=（识别正确的结果）/（所有识别结果）；R=（识别正确的结果）/（实际上正确的结果）。识别结果的类型如下：
一个好的识别方法应该同时具备高的准确率与高的召回率。准确率等于0.5是一个界限，北京图像识别物体，当精度低于0.5时，说明该方法的效率己经低于随机猜测的结果，（因为随机猜测的准确率为0.5）。除了PR曲线，图像识别物体厂家，也有文献使用其它曲线来度量识别结果，如ROC曲线或FPPW等。
智能识别桌注意事项
智能识别桌注意事项如下：
1.使用前应详细阅读使用手册，并按照说明书指示操作。
2、避免在阳光下长时间暴晒和接触高温环境以免影响产品质量和使用寿命；
3定期清理桌面灰尘以保证良好的视觉效果;4不要将重物压放在桌子上以防止桌子变形或损坏内部零件等。此外，在使用过程中如遇到任何异常情况应及时停止并及时联系相关人员进行处理以确保安全和可靠的使用体验.
物体识别的步骤
特征提取是物体识别的一步，图像识别物体方案，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），图像识别物体制作，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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