









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,河北图像识别物体,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:
获取数据问题:
在不同的视角对同一物体也会得到不同的图像,物体所处的场景的背景以及物体会被遮挡,背景杂物一直是影响物体识别性能的重要因素,场景中的诸多因素,如光源、表面颜色、摄像机等也会影响到图像的像素灰度,图像识别物体方案,要确定各种因素对像素灰度的作用大小是很困难的,图像识别物体制作,这些使得图像本身在很多时候并不能提供足够的信息来恢复景物。
物体识别的步骤
预处理通常包括五种基本运算:
(1)编码:实现模式的有效描述,适合计算机运算。
(2)阀值或者滤波运算:按需要选出某些函数,抑制另一些。
(3)模式改善:排除或修正模式中的错误,或不必要的函数值。
(4)正规化:使某些参数值适应标准值,或标准值域。
(5)离散模式运算:离散模式处理中的特殊运算。
物体识别介绍
物体识别(Object recognition)是一个通用术语,描述一组相关的计算机视觉任务,涉及识别图像中的物体。
图像分类涉及预测图像中一个对象的类别,对象定位是指识别图像一个或多个对象的位置,并在其周围绘制边框。物体识别将这两种任务结合起来,对图像中的一个或多个对象进行定位和分类,所以当人们提到物体检测或者目标检测时,其实指的是物体识别。
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