物體識別的步驟

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的；而還有一些則缺少自然的對應性，如顏色直方圖、灰度直方圖和空間頻譜圖等。基于圖像特征進行物體識別實際上是根據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，也是現階段基于圖像的物體識別技術中采用的主要特征。

物體識別行業應用

電商行業

隨著電子商務的蓬勃發展，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 %，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，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，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。

物體識別概述

物體識別是人工智能領域的一個重要分支，它涉及到計算機視覺、機器學習等多個學科。通過利用圖像處理和模式識別的技術手段以及深度學習的算法模型等工具和方法來對現實世界中的各種不同形狀的物品進行自動分類和理解其特征信息的過程就是物體的識別過程。

在日常生活中常見的應用場景包括人臉檢測與辨認系統（用于安全檢查）、智能交通管理系統(車輛定位)、工業生產質量監控等領域的應用中發揮著越來越重要的作用。。目前的研究熱點主要是基于卷積神經網絡的人臉圖片上實現自動化并應用到具體的產品上去的方法或思路，因此也可以說這是現在熱門研究的一種方法或者趨勢所在之一！該技術的發展為未來的智能化發展奠定了堅實的基礎和應用前景！