物体识别的性能评估方法
判定物体识别的性能通常采用PR曲线。其中P（Precision）指精度（准确率），一般为y轴；R（Recall）指识别率（召回率），一般为x轴。
P=（识别正确的结果）/（所有识别结果）；R=（识别正确的结果）/（实际上正确的结果）。识别结果的类型如下：
一个好的识别方法应该同时具备高的准确率与高的召回率。准确率等于0.5是一个界限，当精度低于0.5时，说明该方法的效率己经低于随机猜测的结果，（因为随机猜测的准确率为0.5）。除了PR曲线，也有文献使用其它曲线来度量识别结果，如ROC曲线或FPPW等。
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，图像识别物体设备，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：
知识导引问题：
同样的图像在不同的知识导引下，会产生不同的识别结果，知识库的建立不仅要使用物体的自身知识，图像识别物体系统，如颜色、纹理、形状等，图像识别物体价格，也需要物体间关系的知识，天津图像识别物体，知识库的有效性与准备性直接影响了物体识别的准确性。
智能识别桌
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这款桌子很大的特点就是配备了AI视觉技术进行物体识别的能力，可以通过摄像头自动检测用户在桌上放置的物品并进行分类管理.当您需要某个文件或工具时只需将它们放在桌子上系统就会通过语音提醒或者屏幕提示来帮助你找到他们在哪里并且如何去取到这些资料等非常便捷的功能让您的办公效率大大提升!
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