









现在主流的物体识别的基本方法都可以集合为一类:基于模型的物体识别。基于模型的物体识别方法首先需要建立物体模型,然后使用各种匹配算法从真实的图像中识别出与物体模型较相似的物体,它的主要任务就是要从二维或三维图像抽取的特征中,寻找出与模型库中已建好的特征之间的对应关系,扫描识别物体厂家,以此来预测物体是什么。
这个方法主要涉及到两个难点,一是如何选取合适的图像特征以及如何改进,二是如何恰当的定义物体模型并建立抽取的特征与模型库中特征的对应关系。
虽然物体识别已经被广泛研究了很多年,扫描识别物体方案,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:
知识导引问题:
同样的图像在不同的知识导引下,会产生不同的识别结果,知识库的建立不仅要使用物体的自身知识,扫描识别物体,如颜色、纹理、形状等,也需要物体间关系的知识,知识库的有效性与准备性直接影响了物体识别的准确性。
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,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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