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物体识别
此时的主流方法是只从图像本身考虑,而不去管物体原来的三维形状。这类方法统一叫做appearance basedues。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,令牌识别桌,而且这种基于全局特征和简单欧式距离的检索方法,对复杂背景,遮挡,和几何变化等并不适用。
物体识别
尝试用创建三维模型方法去做物体识别。通常,事先定义一些基本的几何形状,识别桌,然后把物体表示为基本几何形状的组合,然后去匹配图像。这时候识别问题变成了一个匹配问题。在三维模型库中去搜索可能的视角投影,跟待识别的图像进行匹配。如果找到较合适的匹配,就认为是识别成功了。
但是这么做并不是很有效。首先,很多物体很难用所谓的基本几何形状去描述它,特别是一些非刚体,比如动物;其次,对于一类物体,它可能会有丰富的类内差异性,即使是同一个物体在不同的姿态下也不一样,智能识别桌设备,不可能每一种姿态都预先创建一个三维模型模板;第三,物体识别桌制作,即使解决了之前的问题,如何才能准确地从图像中提取出 这些几何形状也存在困难。
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,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。
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