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，桌面互动旋钮厂家，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，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，北京桌面互动旋钮，躺着或者站着，形态都是不一样的。
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，桌面互动旋钮系统，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，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：
信息载体问题：
物体本身是一个高纬信息的载体，但是图像中的物体只是物体的一个二维呈现，并且在人类目前对自己如何识别物体尚未了解清楚，也就无法给物体识别的研究提供直接的指导。目前人们所建立的各种视觉系统绝大多数是只适用于某一特定环境或应用场合的系统，而要建立一个可与人的视觉系统相比的通用视觉系统是非常困难的。
物体识别的主要方法
基于物体部件的识别
前述BoW的一个主要缺陷就是没有对特征之间的关系进行建模，因此无法刻画各个特征在空旬中的顺序关系。基于物体部件方法的出发点正是要解决这个问题。在这里物体部件的定义并不一定是指高层语义上的物体部件例（如眼睛、鼻子之于人脸），也可以是一些底层的图像特征，例如图像或者点特征。
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