物體識別，是計算機視覺領域的一個分支，很多做計算機視覺的學校、研究所都在做。然而隨著移動智能終端的爆發(fā)式增長，這方面的應用會越來越多。微軟的Kinect就是一個典型的物體識別應用：通過對人體的特殊部位識別，完成體感控制的一部分。

物體識別系統(tǒng)做的思路，一種是從檢測或者分類的角度去做；另外一種從圖像匹配圖像的角度，數(shù)據(jù)庫保存類別的各種物體圖像，實際使用時，將實際采集的圖像和數(shù)據(jù)庫圖像匹配，匹配上則認為當前物體屬于數(shù)據(jù)庫圖像所屬的類別，類似于病毒檢測的原理。但這一技術還遠沒有成熟，做一些簡單的限定場景應用是可以的，想做很多物體的非限定場景應用很難。

物體識別這個問題經(jīng)過近三十年的發(fā)展，從深度學習之前的人工特征提取，到之后逐步使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行特征提取和分類以及候選框的確定，直到端對端的模型使用一個網(wǎng)絡完成所有任務，從而做到了更快的速度，更低的資源消耗，最終達到了實時的物體檢測。

目前，多媒體互動科技引導者‘振邦視界’以根據(jù)物體識別這一概念研發(fā)出了“AI識別互動桌”，并在展覽展示中發(fā)揮了積極的交互作用。相信今后的物體識別技術，會在未來會有非常廣闊的發(fā)展空間。

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