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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 basedues。所谓appearance， 从模式识别的角度去描述的话，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，令牌识别桌系统，而且这种基于全局特征和简单欧式距离的检索方法，令牌识别桌设备，对复杂背景，令牌识别桌，遮挡，和几何变化等并不适用。

物体识别的步骤

预处理通常包括五种基本运算：

（1）编码：实现模式的有效描述，适合计算机运算。

（2）阀值或者滤波运算：按需要选出某些函数，抑制另一些。

（3）模式改善：排除或修正模式中的错误，或不必要的函数值。

（4）正规化：使某些参数值适应标准值，或标准值域。

（5）离散模式运算：离散模式处理中的特殊运算。

物体识别的步骤

特征提取是物体识别的一步，也是识别方法的一个重要组成部分，好的图像特征使得不同的物体对象在高维特征空间中有着较好的分离性，从而能够有效地减轻识别算法后续步骤的负担，达到事半功倍的效果，下面对一些常用的特征提取方法进行介绍。

近年来，子空间方法，令牌识别桌厂家，如主成分分析（PCA），辨别成分分析（LDA），也成为 一种相对重要的特征提取手段。这种方法将图像拉长成为高维空间的向量，并进行奇异值分解以得到特征方向。人脸识别便是其较为成功的应用范例。此类方法能处理有全局噪声的情况，并且模型相当简单易实现；然而这种算法割裂了图像的内部结构，因此在本质上是非视觉的，模型的内在机制较难令人理解，也没有任何机制能消去施加于图像上的仿射变换。

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