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物體識(shí)別
物體識(shí)別領(lǐng)域有了較大的發(fā)展。首先圖像特征層面，人們?cè)O(shè)計(jì)了各種各樣的圖像特征，像SIFT，HOG，LBP等等。與此同時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)方法的發(fā)展也為模式識(shí)別提供了各種強(qiáng)大的分類器。后來人們還在對(duì)物體建模方面做了一些工作，旨在用更靈活的模型，圖像識(shí)別物體系統(tǒng)，而不是單一的模板去定義物體。
隨著人工智能、大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，以及3D傳感器、深度攝像頭等硬件的不斷升級(jí)，利用深度信息進(jìn)行三維物體識(shí)別的技術(shù)，逐漸受到蘋果公司等科技大牛和高通等廠商重視，并被植入到硬件產(chǎn)品中。
物體識(shí)別的性能評(píng)估方法
判定物體識(shí)別的性能通常采用PR曲線。其中P（Precision）指精度（準(zhǔn)確率），北京圖像識(shí)別物體，一般為y軸；R（Recall）指識(shí)別率（召回率），一般為x軸。
P=（識(shí)別正確的結(jié)果）/（所有識(shí)別結(jié)果）；R=（識(shí)別正確的結(jié)果）/（實(shí)際上正確的結(jié)果）。識(shí)別結(jié)果的類型如下：
一個(gè)好的識(shí)別方法應(yīng)該同時(shí)具備高的準(zhǔn)確率與高的召回率。準(zhǔn)確率等于0.5是一個(gè)界限，圖像識(shí)別物體價(jià)格，當(dāng)精度低于0.5時(shí)，說明該方法的效率己經(jīng)低于隨機(jī)猜測的結(jié)果，（因?yàn)殡S機(jī)猜測的準(zhǔn)確率為0.5）。除了PR曲線，也有文獻(xiàn)使用其它曲線來度量識(shí)別結(jié)果，如ROC曲線或FPPW等。
物體識(shí)別的主要方法
基于物體部件的識(shí)別
前述BoW的一個(gè)主要缺陷就是沒有對(duì)特征之間的關(guān)系進(jìn)行建模，因此無法刻畫各個(gè)特征在空旬中的順序關(guān)系。基于物體部件方法的出發(fā)點(diǎn)正是要解決這個(gè)問題。在這里物體部件的定義并不一定是指高層語義上的物體部件例（如眼睛、鼻子之于人臉），也可以是一些底層的圖像特征，例如圖像或者點(diǎn)特征。
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