尝-创建三维模型方法去做物体识别。通常，事先定义一些基本的几何形状，然后把物体表示为基本几何形状的组合，然后去匹配图像。这时候识别问题变成了一个匹配问题。在三维模型库中去搜索可能的视角投影，物体识别桌制作，跟待识别的图像进行匹配。如果找到较合适的匹配，就认为是识别成功了。
但是这么做并不是很有效。首先，很多物体很难用所谓的基本几何形状去描述它，物体识别桌厂家，-是一些非刚体，比如动物；其次，对于一类物体，河北物体识别桌，它可能会有丰富的类内差-，即使是同一个物体在不同的姿态下也不一样，不可能每一种姿态都预先创建一个三维模型模板；第三，物体识别桌设备，即使解决了之前的问题，如何才能准确地从图像中提取出 这些几何形状也存在困难。
物体识别是计算机视觉领域中的一项基础研究，它的任务是识别出图像中有什么物体，并报告出这个物体在图像表示的场景中的位置和方向。目前物体识别方法可以归为两类：基于模型的或者基于上下文识别的方法，二维物体识别或者三维物体识别方法。对于物体识别方法的评价标准，grimson 总结出了大多数研究者主要-的 4 个标准：健壮性（robustness）、正确性（correctness）、效率（efficiency）和范围（scope）。
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，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-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-、大数据和-学习技术的不断发展，以及3d传感器、--头等硬件的不断升级，利用-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。
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