









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---了这个问题的难度,河北互动旋钮,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。
判定物体识别的性能通常采用pr曲线。其中p(precision)指精度(准确率),一般为y轴;r(recall)指识别率(召回率),一般为x轴。
p=(识别正确的结果)/(所有识别结果);r=(识别正确的结果)/(实际上正确的结果)。识别结果的类型如下:
一个好的识别方法应该同时具备高的准确率与高的召回率。准确率等于0.5是一个界限,当精度低于0.5时,说明该方法的效率己经低于随机猜测的结果,(因为随机猜测的准确率为0.5)。除了pr曲线,互动旋钮厂家,也有文献使用其它曲线来度量识别结果,互动旋钮制作,如roc曲线或fppw等。虽然物体识别已经被广泛研究了很多年,互动旋钮方案,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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