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），北京桌面互动旋钮，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，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。
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，桌面互动旋钮制作，也有文献使用其它曲线来度量识别结果，如roc曲线或fppw等。
1、科技感强
识别桌利用捉捕设备以及计算机系统实现交互式体验，还可以支持多人参与，并且不需要借助辅助设备，展览展示现场参观者即可体验科技的趣味性。
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