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，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：
前景展望：
虽然存在着很多困难，但是随着人类对自己视觉的逐步了解，一个通用的物体识别技术终会被研究成功。人们一直致力于开发各种智能工具辅助人们的生产生活，物体识别桌制作，比如机器人的研制，但是要想使得机器人可以像人一样运动，辅助人们的工作生活，物体识别桌系统，那么前提是机器人必须具备类似于人的视觉系统，能够识别物体以及场景，真正的智能工具应该要具备“视觉”。物体识别技术的成功将会极大改变提高智能工具的能力，成为计算机技术里程碑式的一项研究。
物体识别桌的特点
1、科技感强
识别桌利用捉捕设备以及计算机系统实现交互式体验，还可以支持多人参与，并且不需要借助辅助设备，展览展示现场参观者即可体验科技的趣味性。
2、画面清晰亮丽
识别桌桌面显示内容非常清晰，并且还有多种背景音乐，大大提升了游戏的质量，物体识别桌，渲染了氛围。
3、内容种类多
物体识别桌桌面互动可以是查询内容，也可以做成游戏内容，这些内容摩拓为都可以根据客户的需求定制。
4、广告宣传功能
在数字展馆展厅内物体识别桌可以做查询系统使用，在娱乐场所可以做游戏使用，在使用过程中其实也是对品牌的一种宣传。
物体识别的主要方法
基于统计的方法与基于物体部件的方法：
根据识别方法是否对局部特征之间的关系建模，物体识别桌厂家，可以把识别方法分为基于统计的方法与基于物体部件的方法。
1、基于统计的物体分类方法（BoW：Bag of Words）
BoW模型严格上讲并不是一种物体识别方法，而是一种物体分类方法。这种模型的灵感来自于NLP中的BoW模型。。一幅图像可以看作是一篇“文档”，而图像中提取出的特征认为是“词语”。
1）生成性方法的学习与识别
生成性的学习方法通过先验知识去拟合并解释图像中的信号。在中，有两种主要的生成性方法，一种是NB（朴素贝叶斯），另外一种是pLSA（概率潜语义分析）与LDA（线性判别分析）。
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