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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，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：

信息载体问题：

物体本身是一个高纬信息的载体，但是图像中的物体只是物体的一个二维呈现，并且在人类目前对自己如何识别物体尚未了解清楚，也就无法给物体识别的研究提供直接的指导。目前人们所建立的各种视觉系统绝大多数是只适用于某一特定环境或应用场合的系统，而要建立一个可与人的视觉系统相比的通用视觉系统是非常困难的。

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：

前景展望：

虽然存在着很多困难，但是随着人类对自己视觉的逐步了解，一个通用的物体识别技术终会被研究成功。人们一直致力于开发各种智能工具辅助人们的生产生活，比如机器人的研制，但是要想使得机器人可以像人一样运动，辅助人们的工作生活，那么前提是机器人必须具备类似于人的视觉系统，能够识别物体以及场景，真正的智能工具应该要具备“视觉”。物体识别技术的成功将会极大改变提高智能工具的能力，成为计算机技术里程碑式的一项研究。