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 based techniques。
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，桌面互动旋钮制作，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，平均购物单价为20 0元，如，按平均10%的佣金计算，天津桌面互动旋钮，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
物体识别领域有了较大的发展。
首先图像特征层面，人们设计了各种各样的图像特征，像SIFT，HOG，LBP等等。
与此同时，机器学习方法的发展也为模式识别提供了各种强大的分类器。
后来人们还在对物体建模方面做了一些工作，桌面互动旋钮系统，旨在用更灵活的模型，而不是单一的模板去定义物体。
随着人工智能、大数据和深度学习技术的不断发展，以及3D传感器、深度摄像头等硬件的不断升级，桌面互动旋钮厂家，利用深度信息进行三维物体识别的技术，逐渐受到苹果公司等科技大牛和高通等厂商重视，并被植入到硬件产品中。
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