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---的分类器。后来人们还在对物体建模方面做了一些工作，旨在用更灵活的模型，智能识别桌制作，而不是单一的模板去定义物体。
随着---、大数据和---学习技术的不断发展，以及3d传感器、------头等硬件的不断升级，利用---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。
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），智能识别桌厂家，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，北京智能识别桌，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，智能识别桌设备，也有文献使用其它曲线来度量识别结果，如roc曲线或fppw等。
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：
获取数据问题：
在不同的视角对同一物体也会得到不同的图像，物体所处的场景的背景以及物体会被遮挡，背景杂物一直是影响物体识别性能的重要因素，场景中的诸多因素，如光源、表面颜色、---机等也会影响到图像的像素灰度，要确定各种因素对像素灰度的作用大小是很困难的，这些使得图像本身在很多时候并不能提供足够的信息来恢复景物。
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