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物体识别
尝试用创建三维模型方法去做物体识别。通常,事先定义一些基本的几何形状,然后把物体表示为基本几何形状的组合,扫描识别物体设备,然后去匹配图像。这时候识别问题变成了一个匹配问题。在三维模型库中去搜索可能的视角投影,跟待识别的图像进行匹配。如果找到较合适的匹配,就认为是识别成功了。
但是这么做并不是很有效。首先,很多物体很难用所谓的基本几何形状去描述它,特别是一些非刚体,比如动物;其次,对于一类物体,它可能会有丰富的类内差异性,即使是同一个物体在不同的姿态下也不一样,扫描识别物体制作,不可能每一种姿态都预先创建一个三维模型模板;第三,即使解决了之前的问题,如何才能准确地从图像中提取出 这些几何形状也存在困难。
智能识别桌是什么
智能识别桌是一种具有人工智能功能的桌子,它可以自动识别人体动作和手势。
当有人靠近时能够检测人体大小、形状等信息;还能够实现各种控制功能如手机连接使用等等方便人们的生活与工作场景应用需要可以归纳为简单的人工智能化家具用品可广泛应用在办公会议展示系统公共空间交互等方面以及家居娱乐等多种场合,受到广大消费者的青睐。它可以让用户通过简单的肢体语言或口头指令来操作周围的电子设备例如调整灯光亮度、播放音乐等非常便捷实用150到4百字之间尽量表达清楚其特点用途优势作用并给出相关案例即可。
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,扫描识别物体方案,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:
知识导引问题:
同样的图像在不同的知识导引下,会产生不同的识别结果,扫描识别物体,知识库的建立不仅要使用物体的自身知识,如颜色、纹理、形状等,也需要物体间关系的知识,知识库的有效性与准备性直接影响了物体识别的准确性。
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