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物體識別的困難與前景
雖然物體識別已經(jīng)被廣泛研究了很多年，研究出大量的技術(shù)和算法，物體識別方法的健壯性、正確性、效率以及范圍得到了很大的提升，圖像識別物體，但是現(xiàn)在依然存在一些困難以及識別障礙。這些困難主要有：
知識導(dǎo)引問題：
同樣的圖像在不同的知識導(dǎo)引下，會產(chǎn)生不同的識別結(jié)果，知識庫的建立不僅要使用物體的自身知識，如顏色、紋理、形狀等，也需要物體間關(guān)系的知識，知識庫的有效性與準(zhǔn)備性直接影響了物體識別的準(zhǔn)確性。
物體識別的困難與前景
雖然物體識別已經(jīng)被廣泛研究了很多年，圖像識別物體制作，研究出大量的技術(shù)和算法，物體識別方法的健壯性、正確性、效率以及范圍得到了很大的提升，但是現(xiàn)在依然存在一些困難以及識別障礙。這些困難主要有：
信息載體問題：
物體本身是一個高緯信息的載體，但是圖像中的物體只是物體的一個二維呈現(xiàn)，并且在人類目前對自己如何識別物體尚未了解清楚，也就無法給物體識別的研究提供直接的指導(dǎo)。目前人們所建立的各種視覺系統(tǒng)絕大多數(shù)是只適用于某一特定環(huán)境或應(yīng)用場合的系統(tǒng)，而要建立一個可與人的視覺系統(tǒng)相比的通用視覺系統(tǒng)是非常困難的。
物體識別
物體識別是人工智能領(lǐng)域的一個重要研究方向，圖像識別物體廠家，它涉及到計算機視覺、機器學(xué)習(xí)等多個學(xué)科。物體的種類繁多且形態(tài)各異，圖像識別物體方案，要實現(xiàn)準(zhǔn)確的自動分類和標(biāo)注是一項非常具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)之一。
目前常用的方法包括基于深度學(xué)習(xí)的算法如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等，這些模型可以提取圖像中的特征并建立對應(yīng)的標(biāo)簽數(shù)據(jù)庫來實現(xiàn)快速準(zhǔn)確的判斷與歸類；此外還可以利用支持向量機(SVM)、貝葉斯判別分析等方法進(jìn)行訓(xùn)練并對未知圖片進(jìn)行分析；另外一種方法是采用多種傳感器融合技術(shù)來提高識別的準(zhǔn)確率，例如通過攝像頭獲取信息后，再結(jié)合激光雷達(dá)等技術(shù)來進(jìn)行準(zhǔn)確定位及匹配從而達(dá)到高精度地檢測目標(biāo)物目的;隨著技術(shù)的發(fā)展未來可能會應(yīng)用在自動駕駛等領(lǐng)域中?？傊摲较虻膽?yīng)用前景十分廣闊值得深入研究和發(fā)展。
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第4年
