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基于模型的物體識別方法
現在主流的物體識別的基本方法都可以集合為一類：基于模型的物體識別。基于模型的物體識別方法首先需要建立物體模型，然后使用各種匹配算法從真實的圖像中識別出與物體模型較相似的物體，它的主要任務就是要從二維或三維圖像抽取的特征中，尋找出與模型庫中已建好的特征之間的對應關系，以此來預測物體是什么。
這個方法主要涉及到兩個難點，一是如何選取合適的圖像特征以及如何改進，二是如何恰當的定義物體模型并建立抽取的特征與模型庫中特征的對應關系。
物體識別行業應用
電商行業
隨著電子商務的蓬勃發展，北京令牌識別桌，基于物體圖像識別技術的以圖搜圖正發揮重大作用，以移動端為例，其中適合圖像搜索的圖片為20 %，令牌識別桌方案，假設 0.5%人次成功轉移，1% 平均購買轉化率，平均購物單價為20 0元，令牌識別桌廠家，如，按平均10%的傭金計算，那么一年產業規模也超過220億元。加上其他收入，比如：廣告、手機搜索等，總體市場規模不低于600億元。隨著移動電子商務日益興起，令牌識別桌設備，圖形圖像搜索已能為客戶帶來全新的用戶體驗。在購物領域，非常典型的就是服裝服飾等非標類產品，占到整個電子商務的55%市場份額。
物體識別的步驟
圖片的預處理
預處理幾乎是所有計算機視覺算法的一步，其動機是盡可能在不改變圖像 承載的本質信息的前提下，使得每張圖像的表觀特性（如顏色分布，整體明暗， 尺寸大小等）盡可能的一致，主要完成模式的采集、模數轉換、濾波、消除模糊、減少噪聲、糾正幾何失真等操作。
預處理經常與具體的采樣設備和所處理的問題有關。例如，從圖象中將汽車車牌的號碼識別出來，就需要先將車牌從圖像中找出來，再對車牌進行劃分，將每個數字分別劃分開。做到這一步以后，才能對每個數字進行識別。以上工作都應該在預處理階段完成。在物體識別中所用到的典型的預處理方法不外乎直方圖均衡及濾波幾種。像高斯模糊可以使之后的梯度計算更為準確；而直方圖均衡可以克服一定程度的光照影響。值得注意的是，有些特征本身已經帶有預處理的屬性，因此不需要再進行預處理操作。
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