淺談物體識(shí)別發(fā)展?fàn)顩r

物體識(shí)別，是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)分支，很多做計(jì)算機(jī)視覺(jué)的學(xué)校、研究所都在做。然而隨著移動(dòng)智能終端的爆發(fā)式增長(zhǎng)，這方面的應(yīng)用會(huì)越來(lái)越多。微軟的Kinect就是一個(gè)典型的物體識(shí)別應(yīng)用：通過(guò)對(duì)人體的特殊部位識(shí)別，完成體感控制的一部分。

物體識(shí)別系統(tǒng)做的思路，一種是從檢測(cè)或者分類(lèi)的角度去做；另外一種從圖像匹配圖像的角度，數(shù)據(jù)庫(kù)保存類(lèi)別的各種物體圖像，實(shí)際使用時(shí)，將實(shí)際采集的圖像和數(shù)據(jù)庫(kù)圖像匹配，匹配上則認(rèn)為當(dāng)前物體屬于數(shù)據(jù)庫(kù)圖像所屬的類(lèi)別，類(lèi)似于病毒檢測(cè)的原理。但這一技術(shù)還遠(yuǎn)沒(méi)有成熟，做一些簡(jiǎn)單的限定場(chǎng)景應(yīng)用是可以的，想做很多物體的非限定場(chǎng)景應(yīng)用很難。

物體識(shí)別這個(gè)問(wèn)題經(jīng)過(guò)近三十年的發(fā)展，從深度學(xué)習(xí)之前的人工特征提取，到之后逐步使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取和分類(lèi)以及候選框的確定，直到端對(duì)端的模型使用一個(gè)網(wǎng)絡(luò)完成所有任務(wù)，從而做到了更快的速度，更低的資源消耗，最終達(dá)到了實(shí)時(shí)的物體檢測(cè)。

目前，多媒體互動(dòng)科技引導(dǎo)者‘振邦視界’以根據(jù)物體識(shí)別這一概念研發(fā)出了“AI識(shí)別互動(dòng)桌”，并在展覽展示中發(fā)揮了積極的交互作用。相信今后的物體識(shí)別技術(shù)，會(huì)在未來(lái)會(huì)有非常廣闊的發(fā)展空間。

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