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物体识别

尝---创建三维模型方法去做物体识别。通常，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，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，河北互动旋钮，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。

物体识别

物体识别领域有了较大的发展。首先图像特征层面，人们设计了各种各样的图像特征，像sift，hog，lbp等等。与此同时，机器学习方法的发展也为模式识别提供了各种---的分类器。后来人们还在对物体建模方面做了一些工作，旨在用更灵活的模型，而不是单一的模板去定义物体。

随着---、大数据和---学习技术的不断发展，以及3d传感器、------头等硬件的不断升级，利用---信息进行三维物体识别的技术，逐渐受到苹果公司等科技大牛和高通等厂商重视，并被植入到硬件产品中。