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物体识别行业应用

电商行业

随着电子商务的蓬勃发展，扫描识别物体设备，基于物体图像识别技术的以图搜图正发挥重大作用，以移动端为例，其中适合图像搜索的图片为20 %，假设 0.5%人次成功转移，1% 平均购买转化率，平均购物单价为20 0元，如，按平均10%的佣金计算，扫描识别物体制作，那么一年产业规模也超过220亿元。加上其他收入，比如：广告、手机搜索等，总体市场规模不低于600亿元。随着移动电子商务日益兴起，图形图像搜索已能为客户带来全新的用户体验。在购物领域，非常典型的就是服装服饰等非标类产品，占到整个电子商务的55%市场份额。

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，河北扫描识别物体，HOG，LBP等等。与此同时，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，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

图像特征提取就是提取出一幅图像中不同于其他图像的根本属性，以区别不同的图像。如灰度、亮度、纹理和形状等等特征都是与图像的视觉外观相对应的；而还有一些则缺少自然的对应性，如颜色直方图、灰度直方图和空间频谱图等。基于图像特征进行物体识别实际上是根据提取到图像的特征来判断图像中物体属于什么类别。形状、纹理和颜色等特征是较常用的视觉特征，也是现阶段基于图像的物体识别技术中采用的主要特征。