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），令牌识别桌价格，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，说明该方法的效率己经低于随机猜测的结果，（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。
物体识别行业应用
电商行业
随着电子商务的蓬勃发展，物体识别桌设备，基于物体图像识别技术的以图搜图正发挥重大作用，以移动端为例，其中适合图像搜索的图片为20 %，假设 0.5%人次成功转移，1% 平均购买转化率，识别桌，平均购物单价为20 0元，如，按平均10%的佣金计算，那么一年产业规模也超过220亿元。加上其他收入，比如：广告、手机搜索等，总体市场规模不低于600亿元。随着移动电子商务日益兴起，图形图像搜索已能为客户带来全新的用户体验。在购物领域，非常典型的就是服装服饰等非标类产品，占到整个电子商务的55%市场份额。
物体识别
当时MIT的计算机老师组织了一个面向本科生的两个月的Summer Project。这个Project的目的是设计一个系统，能够智能识别场景里头的物体，并区分出类别。当时他们低估了这个问题的难度，结果可想而知。
原因是我们看到的这个物体的样子，只是它在某种背景下某一种光线条件下特定角度的投影的，智能识别桌系统，换一个角度可能就是完全不同的样子。即使是同一个物体，例如人，躺着或者站着，形态都是不一样的。
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