物(wu)體(ti)識別，是計(ji)(ji)算機視覺領域的(de)一個分(fen)支(zhi)，很多(duo)做(zuo)(zuo)計(ji)(ji)算機視覺的(de)學(xue)校、研(yan)究所都在(zai)做(zuo)(zuo)。然(ran)而隨著移動智能終端的(de)爆(bao)發式(shi)增長，這(zhe)方面的(de)應用會越(yue)來越(yue)多(duo)。微軟(ruan)的(de)Kinect就是一個典型的(de)物(wu)體(ti)識別應用：通過對人(ren)體(ti)的(de)特殊部位(wei)識別，完(wan)成(cheng)體(ti)感控制(zhi)的(de)一部分(fen)。

物(wu)體(ti)識別(bie)系統做的(de)(de)思路，一(yi)(yi)種(zhong)是(shi)從(cong)檢測或者(zhe)分類(lei)的(de)(de)角度去做；另外一(yi)(yi)種(zhong)從(cong)圖(tu)(tu)像匹(pi)(pi)(pi)配圖(tu)(tu)像的(de)(de)角度，數(shu)(shu)據庫(ku)(ku)保(bao)存類(lei)別(bie)的(de)(de)各種(zhong)物(wu)體(ti)圖(tu)(tu)像，實際使用時(shi)，將實際采集的(de)(de)圖(tu)(tu)像和數(shu)(shu)據庫(ku)(ku)圖(tu)(tu)像匹(pi)(pi)(pi)配，匹(pi)(pi)(pi)配上則(ze)認為當(dang)前物(wu)體(ti)屬(shu)于(yu)數(shu)(shu)據庫(ku)(ku)圖(tu)(tu)像所屬(shu)的(de)(de)類(lei)別(bie)，類(lei)似(si)于(yu)病(bing)毒(du)檢測的(de)(de)原理。但這一(yi)(yi)技術還遠(yuan)沒有成熟，做一(yi)(yi)些簡單的(de)(de)限定場(chang)(chang)景應用是(shi)可以(yi)的(de)(de)，想做很(hen)多物(wu)體(ti)的(de)(de)非限定場(chang)(chang)景應用很(hen)難(nan)。

物體(ti)識別這個問題經(jing)過近(jin)三(san)十(shi)年的(de)發展，從深度學習之前的(de)人工特征提取，到之后逐步使用卷積神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)進行特征提取和分(fen)類以(yi)及候選(xuan)框的(de)確(que)定，直到端對端的(de)模型(xing)使用一(yi)個網(wang)絡(luo)完成所有任務，從而做(zuo)到了(le)更(geng)快的(de)速度，更(geng)低的(de)資源消耗，最終達到了(le)實(shi)時的(de)物體(ti)檢測。

目前，多(duo)媒體互動科技引導者‘振邦視(shi)界’以根(gen)據物體識別(bie)這一(yi)概念(nian)研發出了“AI識別(bie)互動桌”，并在展覽展示中發揮了積極的交互作用(yong)。相信今后的物體識別(bie)技術，會在未(wei)來會有(you)非常廣闊的發展空間。

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