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,互动旋钮方案,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
物体识别领域有了较大的发展。首先图像特征层面,人们设计了各种各样的图像特征,互动旋钮价格,像SIFT,HOG,LBP等等。与此同时,机器学习方法的发展也为模式识别提供了各种强大的分类器。后来人们还在对物体建模方面做了一些工作,旨在用更灵活的模型,而不是单一的模板去定义物体。
随着人工智能、大数据和深度学习技术的不断发展,以及3D传感器、深度摄像头等硬件的不断升级,河北互动旋钮,利用深度信息进行三维物体识别的技术,逐渐受到苹果公司等科技大牛和高通等厂商重视,并被植入到硬件产品中。
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,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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