物體識(shí)別的步驟

特征提取是物體識(shí)別的一步，也是識(shí)別方法的一個(gè)重要組成部分，好的圖像特征使得不同的物體對(duì)象在高維特征空間中有著較好的分離性，從而能夠有效地減輕識(shí)別算法后續(xù)步驟的負(fù)擔(dān)，達(dá)到事半功倍的效果，下面對(duì)一些常用的特征提取方法進(jìn)行介紹。

近年來(lái)，子空間方法，如主成分分析（PCA），辨別成分分析（LDA），也成為 一種相對(duì)重要的特征提取手段。這種方法將圖像拉長(zhǎng)成為高維空間的向量，掃描識(shí)別物體廠家，并進(jìn)行奇異值分解以得到特征方向。人臉識(shí)別便是其較為成功的應(yīng)用范例。此類方法能處理有全局噪聲的情況，并且模型相當(dāng)簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)；然而這種算法割裂了圖像的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，因此在本質(zhì)上是非視覺的，模型的內(nèi)在機(jī)制較難令人理解，北京掃描識(shí)別物體，也沒(méi)有任何機(jī)制能消去施加于圖像上的仿射變換。

物體識(shí)別的困難與前景

雖然物體識(shí)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，掃描識(shí)別物體設(shè)備，物體識(shí)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(shí)別障礙。這些困難主要有：

獲取數(shù)據(jù)問(wèn)題：

在不同的視角對(duì)同一物體也會(huì)得到不同的圖像，物體所處的場(chǎng)景的背景以及物體會(huì)被遮擋，背景雜物一直是影響物體識(shí)別性能的重要因素，場(chǎng)景中的諸多因素，如光源、表面顏色、攝像機(jī)等也會(huì)影響到圖像的像素灰度，要確定各種因素對(duì)像素灰度的作用大小是很困難的，這些使得圖像本身在很多時(shí)候并不能提供足夠的信息來(lái)恢復(fù)景物。

物體識(shí)別的主要方法

基于統(tǒng)計(jì)的方法與基于物體部件的方法：

根據(jù)識(shí)別方法是否對(duì)局部特征之間的關(guān)系建模，可以把識(shí)別方法分為基于統(tǒng)計(jì)的方法與基于物體部件的方法。

1、基于統(tǒng)計(jì)的物體分類方法（BoW：Bag of Words）

BoW模型嚴(yán)格上講并不是一種物體識(shí)別方法，而是一種物體分類方法。這種模型的靈感來(lái)自于NLP中的BoW模型。。一幅圖像可以看作是一篇“文檔”，而圖像中提取出的特征認(rèn)為是“詞語(yǔ)”。

1）生成性方法的學(xué)習(xí)與識(shí)別

生成性的學(xué)習(xí)方法通過(guò)先驗(yàn)知識(shí)去擬合并解釋圖像中的信號(hào)。在中，掃描識(shí)別物體系統(tǒng)，有兩種主要的生成性方法，一種是NB（樸素貝葉斯），另外一種是pLSA（概率潛語(yǔ)義分析）與LDA（線性判別分析）。

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