









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:
知识导引问题:
同样的图像在不同的知识导引下,扫描识别物体厂家,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,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。
智能识别桌是什么
智能识别桌是一种具有人工智能功能的桌子,它可以自动识别人体动作和手势。
当有人靠近时能够检测人体大小、形状等信息;还能够实现各种控制功能如手机连接使用等等方便人们的生活与工作场景应用需要可以归纳为简单的人工智能化家具用品可广泛应用在办公会议展示系统公共空间交互等方面以及家居娱乐等多种场合,扫描识别物体方案,受到广大消费者的青睐。它可以让用户通过简单的肢体语言或口头指令来操作周围的电子设备例如调整灯光亮度、播放音乐等非常便捷实用150到4百字之间尽量表达清楚其特点用途优势作用并给出相关案例即可。
物体识别
此时的主流方法是只从图像本身考虑,扫描识别物体,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,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,扫描识别物体制作,对复杂背景,遮挡,和几何变化等并不适用。
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