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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，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”，三维物体识别设备，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，北京三维物体识别，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）。

物体识别

物体识别是人工智能领域的一个重要研究方向，三维物体识别方案，它涉及到计算机视觉、机器学习等多个学科。物体的种类繁多且形态各异，要实现准确的自动分类和标注是一项非常具有挑战性的任务之一。

目前常用的方法包括基于深度学习的算法如卷积神经网络（CNN）等，三维物体识别厂家，这些模型可以提取图像中的特征并建立对应的标签数据库来实现快速准确的判断与归类；此外还可以利用支持向量机(SVM)、贝叶斯判别分析等方法进行训练并对未知图片进行分析；另外一种方法是采用多种传感器融合技术来提高识别的准确率，例如通过摄像头获取信息后，再结合激光雷达等技术来进行准确定位及匹配从而达到高精度地检测目标物目的;随着技术的发展未来可能会应用在自动驾驶等领域中。总之该方向的应用前景十分广阔值得深入研究和发展。

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