物體識別

物體識別是計算機(jī)視覺領(lǐng)域中的一項基礎(chǔ)研究，它的任務(wù)是識別出圖像中有什么物體，并報告出這個物體在圖像表示的場景中的位置和方向。目前物體識別方法可以歸為兩類：基于模型的或者基于上下文識別的方法，二維物體識別或者三維物體識別方法。對于物體識別方法的評價標(biāo)準(zhǔn)，Grimson 總結(jié)出了大多數(shù)研究者主要認(rèn)可的 4 個標(biāo)準(zhǔn)：健壯性（robustness）、正確性（correctness）、效率（efficiency）和范圍（scope）。

物體識別

此時的主流方法是只從圖像本身考慮，而不去管物體原來的三維形狀。這類方法統(tǒng)一叫做appearance based techniques。所謂appearance， 從模式識別的角度去描述的話，就是圖像特征（feature），即對圖像的一種抽象描述。有了圖像特征，就可以在這個特征空間內(nèi)做匹配，或者分類。然 而這個方法還是存在很多問題，首先它需要我們對所有的圖片進(jìn)行對齊，像人臉圖像，就要求每一幅圖中五官基本在固定的位置。但是很多應(yīng)用場景下，目標(biāo)并不是 像人臉那么規(guī)整，很難去做統(tǒng)一對齊，而且這種基于全局特征和簡單歐式距離的檢索方法，對復(fù)雜背景，遮擋，和幾何變化等并不適用。

物體識別的步驟

圖像特征提取就是提取出一幅圖像中不同于其他圖像的根本屬性，以區(qū)別不同的圖像。如灰度、亮度、紋理和形狀等等特征都是與圖像的視覺外觀相對應(yīng)的；而還有一些則缺少自然的對應(yīng)性，如顏色直方圖、灰度直方圖和空間頻譜圖等?；趫D像特征進(jìn)行物體識別實際上是根據(jù)提取到圖像的特征來判斷圖像中物體屬于什么類別。形狀、紋理和顏色等特征是較常用的視覺特征，也是現(xiàn)階段基于圖像的物體識別技術(shù)中采用的主要特征。