物體識(shí)別的步驟

圖像特征提取就是提取出一幅圖像中不同于其他圖像的根本屬性，以區(qū)別不同的圖像。如灰度、亮度、紋理和形狀等等特征都是與圖像的視覺外觀相對應(yīng)的；而還有一些則缺少自然的對應(yīng)性，如顏色直方圖、灰度直方圖和空間頻譜圖等?；趫D像特征進(jìn)行物體識(shí)別實(shí)際上是根據(jù)提取到圖像的特征來判斷圖像中物體屬于什么類別。形狀、紋理和顏色等特征是較常用的視覺特征，也是現(xiàn)階段基于圖像的物體識(shí)別技術(shù)中采用的主要特征。

物體識(shí)別行業(yè)應(yīng)用

電商行業(yè)

隨著電子商務(wù)的蓬勃發(fā)展，基于物體圖像識(shí)別技術(shù)的以圖搜圖正發(fā)揮重大作用，以移動(dòng)端為例，其中適合圖像搜索的圖片為20 %，假設(shè) 0.5%人次成功轉(zhuǎn)移，1% 平均購買轉(zhuǎn)化率，平均購物單價(jià)為20 0元，如，按平均10%的傭金計(jì)算，那么一年產(chǎn)業(yè)規(guī)模也超過220億元。加上其他收入，比如：廣告、手機(jī)搜索等，總體市場規(guī)模不低于600億元。隨著移動(dòng)電子商務(wù)日益興起，圖形圖像搜索已能為客戶帶來全新的用戶體驗(yàn)。在購物領(lǐng)域，非常典型的就是服裝服飾等非標(biāo)類產(chǎn)品，占到整個(gè)電子商務(wù)的55%市場份額。

物體識(shí)別概述

物體識(shí)別是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，它涉及到計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)等多個(gè)學(xué)科。通過利用圖像處理和模式識(shí)別的技術(shù)手段以及深度學(xué)習(xí)的算法模型等工具和方法來對現(xiàn)實(shí)世界中的各種不同形狀的物品進(jìn)行自動(dòng)分類和理解其特征信息的過程就是物體的識(shí)別過程。

在日常生活中常見的應(yīng)用場景包括人臉檢測與辨認(rèn)系統(tǒng)（用于安全檢查）、智能交通管理系統(tǒng)(車輛定位)、工業(yè)生產(chǎn)質(zhì)量監(jiān)控等領(lǐng)域的應(yīng)用中發(fā)揮著越來越重要的作用。。目前的研究熱點(diǎn)主要是基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉圖片上實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化并應(yīng)用到具體的產(chǎn)品上去的方法或思路，因此也可以說這是現(xiàn)在熱門研究的一種方法或者趨勢所在之一！該技術(shù)的發(fā)展為未來的智能化發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)和應(yīng)用前景！