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。
基于统计的方法与基于物体部件的方法：
根据识别方法是否对局部特征之间的关系建模，可以把识别方法分为基于统计的方法与基于物体部件的方法。
1、基于统计的物体分类方法（bow：bag of words）
bow模型严格上讲并不是一种物体识别方法，而是一种物体分类方法。这种模型的灵感来自于nlp中的bow模型。。一幅图像可以看作是一篇“文档”，物体识别桌方案，而图像中提取出的特征认为是“词语”。
1）生成性方法的学习与识别
生成性的学习方法通过先验知识去拟合并解释图像中的信号。在中，有两种主要的生成性方法，一种是nb（朴素贝叶斯），另外一种是plsa（概率潜语义分析）与lda（线性判别分析）。
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，北京物体识别桌，其中适合图像搜索的图片为20 %，物体识别桌制作，假设 0.5%人次成功转移，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，物体识别桌价格，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。
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