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机器视觉最有挑战性的问题就是解决如何“识别”
2016-06-29
      识别为什么这么难呢?现实世界是由混杂的物体组成的,所有物体会遮挡其他物体,还经常呈现出不同的姿态。另外,由于复杂的非刚性关节链接关系以及形状和表现的极端变化(比如不同品种之间)一类物体(例如狗)内固有的变化使得我们不可能简单地用样列数据库进行彻底的匹配。
      在我们也许会让计算机完成的所有视觉任务中,分析场景并识别所有构成场景的物体仍然是最有挑战性的任务。虽然计算机擅长从多个视角拍摄的图像中精准地重建出场景的3D形状,但是它们仍然无法叫出出现在图像中的物体和动物的名称,即便是以两岁小孩子的水平来衡量也是如此。研究人员甚至对于何时能够达到这个水平的性能还没有达成共识。识别问题可以沿几个不同的轴拆解。比如,如果我们知道正在找什么,这个问题就是物体检测,它涉及快速扫描图像以确定可能出现匹配的位置。如果有将要识别的一个特定的刚性物体。
      最有挑战性的识别问题是一般类别识别问题,这个问题可能涉及到差异极大的类别的示例,比如动物、家具等。一些方法只依赖特征出现的频率、他们的相对位置关系,而另外一些方法涉及将图像分割为有语义含义的区域。在很多情况下,识别很依赖于物体周围的上下文和场景元素。交织在所有这些方法中的一个主题是学习,这是因为,给定问题的复杂度,手工制作特定物体的识别器似乎没有出路的方法。

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