基于模型的物体识别方法
现在主流的物体识别的基本方法都可以集合为一类：基于模型的物体识别。基于模型的物体识别方法首先需要建立物体模型，然后使用各种匹配算法从真实的图像中识别出与物体模型较相似的物体，它的主要任务就是要从二维或三维图像抽取的特征中，寻找出与模型库中已建好的特征之间的对应关系，以此来预测物体是什么。
这个方法主要涉及到两个难点，一是如何选取合适的图像特征以及如何改进，识别桌，二是如何恰当的定义物体模型并建立抽取的特征与模型库中特征的对应关系。
物体识别的性能评估方法
判定物体识别的性能通常采用PR曲线。其中P（Precision）指精度（准确率），一般为y轴；R（Recall）指识别率（召回率），一般为x轴。
P=（识别正确的结果）/（所有识别结果）；R=（识别正确的结果）/（实际上正确的结果）。识别结果的类型如下：
一个好的识别方法应该同时具备高的准确率与高的召回率。准确率等于0.5是一个界限，当精度低于0.5时，物体识别桌设备，说明该方法的效率己经低于随机猜测的结果，智能识别桌系统，（因为随机猜测的准确率为0.5）。除了PR曲线，也有文献使用其它曲线来度量识别结果，如ROC曲线或FPPW等。
物体识别的步骤
预处理通常包括五种基本运算：
（1）编码：实现模式的有效描述，物体识别系统，适合计算机运算。
（2）阀值或者滤波运算：按需要选出某些函数，抑制另一些。
（3）模式改善：排除或修正模式中的错误，或不必要的函数值。
（4）正规化：使某些参数值适应标准值，或标准值域。
（5）离散模式运算：离散模式处理中的特殊运算。
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