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：
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，物体识别系统，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，物体识别设备，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。
基于物体部件的识别
前述bow的一个主要缺陷就是没有对特征之间的关系进行建模，因此无法刻画各个特征在空旬中的顺序关系。基于物体部件方法的出发点正是要解决这个问题。在这里物体部件的定义并不一定是指高层语义上的物体部件例（如眼睛、鼻子之于人脸），也可以是一些底层的图像特征，物体识别方案，例如图像或者点特征。
预处理通常包括五种基本运算：
（1）编码：实现模式的有效描述，天津物体识别，适合计算机运算。
（2）阀值或者滤波运算：按需要选出某些函数，抑制另一些。
（3）模式---：排除或修正模式中的错误，或不---的函数值。
（4）正规化：使某些参数值适应标准值，或标准值域。
（5）离散模式运算：离散模式处理中的特殊运算。
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