









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,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。
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,智能识别桌方案,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,智能识别桌厂家,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,智能识别桌制作,如光源、表面颜色、---机等也会影响到图像的像素灰度,智能识别桌,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。
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,例如图像或者点特征。
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