三维物体识别系统-三维物体识别-华奕科技(查看)

物体识别的困难与前景

虽然物体识别已经被广泛研究了很多年，研究出大量的技术和算法，物体识别方法的健壮性、正确性、效率以及范围得到了很大的提升，三维物体识别系统，但是现在依然存在一些困难以及识别障碍。这些困难主要有：

知识导引问题：

同样的图像在不同的知识导引下，会产生不同的识别结果，知识库的建立不仅要使用物体的自身知识，三维物体识别，如颜色、纹理、形状等，也需要物体间关系的知识，知识库的有效性与准备性直接影响了物体识别的准确性。

物体识别

此时的主流方法是只从图像本身考虑，而不去管物体原来的三维形状。这类方法统一叫做appearance based techniques。所谓appearance， 从模式识别的角度去描述的话，就是图像特征（feature），即对图像的一种抽象描述。有了图像特征，就可以在这个特征空间内做匹配，或者分类。然 而这个方法还是存在很多问题，三维物体识别方案，首先它需要我们对所有的图片进行对齐，像人脸图像，就要求每一幅图中五官基本在固定的位置。但是很多应用场景下，目标并不是 像人脸那么规整，很难去做统一对齐，而且这种基于全局特征和简单欧式距离的检索方法，对复杂背景，遮挡，和几何变化等并不适用。

物体识别

当时MIT的计算机老师组织了一个面向本科生的两个月的Summer Project。这个Project的目的是设计一个系统，能够智能识别场景里头的物体，并区分出类别。当时他们低估了这个问题的难度，结果可想而知。

原因是我们看到的这个物体的样子，只是它在某种背景下某一种光线条件下特定角度的投影的，换一个角度可能就是完全不同的样子。即使是同一个物体，例如人，躺着或者站着，形态都是不一样的。