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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,互动旋钮厂家,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。




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,互动旋钮方案,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:

信息载体问题:

物体本身是一个高纬信息的载体,但是图像中的物体只是物体的一个二维呈现,互动旋钮制作,并且在人类目前对自己如何识别物体尚未了解清楚,也就无法给物体识别的研究提供直接的指导。目前人们所建立的各种视觉系统绝大多数是只适用于某一特定环境或应用场合的系统,而要建立一个可与人的视觉系统相比的通用视觉系统是非常困难的。



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,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,互动旋钮,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,不可能每一种姿态都预先创建一个三维模型模板;第三,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。



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发布时间
2022-12-31 20:43
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