浅谈物体识别发展状况

物体识别，是计算机视觉领域的一个分支，很多做计算机视觉的学校、研究所都在做。然而随着移动智能终端的爆发式增长，这方面的应用会越来越多。微软的Kinect就是一个典型的物体识别应用：通过对人体的特殊部位识别，完成体感控制的一部分。

物体识别系统做的思路，一种是从检测或者分类的角度去做；另外一种从图像匹配图像的角度，数据库保存类别的各种物体图像，实际使用时，将实际采集的图像和数据库图像匹配，匹配上则认为当前物体属于数据库图像所属的类别，类似于病毒检测的原理。但这一技术还远没有成熟，做一些简单的限定场景应用是可以的，想做很多物体的非限定场景应用很难。

物体识别这个问题经过近三十年的发展，从深度学习之前的人工特征提取，到之后逐步使用卷积神经网络进行特征提取和分类以及候选框的确定，直到端对端的模型使用一个网络完成所有任务，从而做到了更快的速度，更低的资源消耗，最终达到了实时的物体检测。

目前，多媒体互动科技引导者‘振邦视界’以根据物体识别这一概念研发出了“AI识别互动桌”，并在展览展示中发挥了积极的交互作用。相信今后的物体识别技术，会在未来会有非常广阔的发展空间。

以上就是本期内容的分享。

阅读更多内容，请关注（振邦视界）