









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,智能识别桌厂家,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,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。
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---,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,智能识别桌,1% 平均购买转化率,平均购物单价为20 0元,如,按平均10%的---计算,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。
尝---创建三维模型方法去做物体识别。通常,智能识别桌系统,事先定义一些基本的几何形状,然后把物体表示为基本几何形状的组合,然后去匹配图像。这时候识别问题变成了一个匹配问题。在三维模型库中去搜索可能的视角投影,跟待识别的图像进行匹配。如果找到较合适的匹配,就认为是识别成功了。
但是这么做并不是很有效。首先,智能识别桌制作,很多物体很难用所谓的基本几何形状去描述它,---是一些非刚体,比如动物;其次,对于一类物体,它可能会有丰富的类内差---,即使是同一个物体在不同的姿态下也不一样,不可能每一种姿态都预先创建一个三维模型模板;第三,即使解决了之前的问题,如何才能准确地从图像中提取出 这些几何形状也存在困难。
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