天津扫描识别物体-北京华奕互动-扫描识别物体设备

物体识别的困难与前景

虽然物体识别已经被广泛研究了很多年，研究出大量的技术和算法，物体识别方法的健壮性、正确性、效率以及范围得到了很大的提升，但是现在依然存在一些困难以及识别障碍。这些困难主要有：

获取数据问题：

在不同的视角对同一物体也会得到不同的图像，物体所处的场景的背景以及物体会被遮挡，扫描识别物体系统，背景杂物一直是影响物体识别性能的重要因素，扫描识别物体设备，场景中的诸多因素，如光源、表面颜色、摄像机等也会影响到图像的像素灰度，要确定各种因素对像素灰度的作用大小是很困难的，这些使得图像本身在很多时候并不能提供足够的信息来恢复景物。

基于模型的物体识别方法

现在主流的物体识别的基本方法都可以集合为一类：基于模型的物体识别。基于模型的物体识别方法首先需要建立物体模型，然后使用各种匹配算法从真实的图像中识别出与物体模型较相似的物体，它的主要任务就是要从二维或三维图像抽取的特征中，寻找出与模型库中已建好的特征之间的对应关系，天津扫描识别物体，以此来预测物体是什么。

这个方法主要涉及到两个难点，一是如何选取合适的图像特征以及如何改进，二是如何恰当的定义物体模型并建立抽取的特征与模型库中特征的对应关系。

物体识别

此时的主流方法是只从图像本身考虑，而不去管物体原来的三维形状。这类方法统一叫做appearance based techniques。所谓appearance， 从模式识别的角度去描述的话，扫描识别物体厂家，就是图像特征（feature），即对图像的一种抽象描述。有了图像特征，就可以在这个特征空间内做匹配，或者分类。然 而这个方法还是存在很多问题，首先它需要我们对所有的图片进行对齐，像人脸图像，就要求每一幅图中五官基本在固定的位置。但是很多应用场景下，目标并不是 像人脸那么规整，很难去做统一对齐，而且这种基于全局特征和简单欧式距离的检索方法，对复杂背景，遮挡，和几何变化等并不适用。