物体识别的步骤
特征提取是物体识别的一步,也是识别方法的一个重要组成部分,好的图像特征使得不同的物体对象在高维特征空间中有着较好的分离性,从而能够有效地减轻识别算法后续步骤的负担,物体识别制作,达到事半功倍的效果,下面对一些常用的特征提取方法进行介绍。
近年来,河北物体识别,子空间方法,如主成分分析(PCA),辨别成分分析(LDA),也成为 一种相对重要的特征提取手段。这种方法将图像拉长成为高维空间的向量,并进行奇异值分解以得到特征方向。人脸识别便是其较为成功的应用范例。此类方法能处理有全局噪声的情况,并且模型相当简单易实现;然而这种算法割裂了图像的内部结构,因此在本质上是非视觉的,模型的内在机制较难令人理解,也没有任何机制能消去施加于图像上的仿射变换。
物体识别行业应用
新零售行业
通过识别商品的包装,判断商品的属性。比如消费者进店后拿了又放到其他位置打乱商品原来的的顺序与管理。可在后台链接语音系统,当商品发生错乱时,基于用户语音提醒,方便商品的管理,物体识别厂家,减少了商超的分拣员;当商品的货架缺货时,可自动提醒后台增补货源以对货仓进行清查;以及对该类商品的统计分析,物体识别系统,每周每月的消费量等。
物体识别
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。当时他们低估了这个问题的难度,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。
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