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），令牌识别桌厂家，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，令牌识别桌方案，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，对复杂背景，遮挡，和几何变化等并不适用。

物体识别行业应用

电商行业

随着电子商务的蓬勃发展，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，令牌识别桌，平均购物单价为20 0元，令牌识别桌制作，如，按平均10%的佣金计算，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

当时MIT的计算机老师组织了一个面向本科生的两个月的Summer Project。
这个Project的目的是设计一个系统，能够智能识别场景里头的物体，并区分出类别。
当时他们低估了这个问题的难度，结果可想而知。

原因是我们看到的这个物体的样子，只是它在某种背景下某一种光线条件下特定角度的投影的，换一个角度可能就是完全不同的样子。
即使是同一个物体，例如人，躺着或者站着，形态都是不一样的。

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