16、计算机视觉中的物体识别技术

计算机视觉中的物体识别技术

1. 物体识别的挑战与分类

物体识别是计算机视觉中极具挑战性的任务。尽管计算机在从不同视角的图像中精确重建场景的3D形状方面表现出色，但在识别图像中所有物体和动物方面，甚至不如两岁儿童。这是因为现实世界中的物体相互遮挡、姿态各异，且同一类物体内部存在很大的可变性，难以通过与数据库中的样本进行全面匹配来完成识别。

物体识别问题可以从多个维度进行划分：
- 物体检测 ：当我们明确要寻找的目标时，问题就转化为物体检测。它通过快速扫描图像，确定可能匹配的位置。例如，在很多数字相机和视频会议系统中应用的人脸检测算法，就是物体检测的成功范例。
- 实例识别 ：针对特定的刚性物体，可通过提取特征点并验证它们的几何排列是否一致来进行识别。
- 类别识别 ：这是最具挑战性的识别任务，需要对如动物、家具等广泛类别的物体进行识别。

2. 物体检测

物体检测旨在快速找到图像中特定物体可能出现的区域。以下将分别介绍人脸检测和行人检测的相关技术。

2.1 人脸检测

在进行人脸识别之前，需要先确定人脸的位置和大小。多年来，已经开发出了多种快速人脸检测算法，这些算法可以分为特征基、模板基和外观基三类。
- 特征基技术 ：尝试找到眼睛、鼻子和嘴巴等独特图像特征的位置，并验证它们的几何排列是否合理。早期的人脸识别人工智能，如Fischler和Elschlager（1973）、Kanade（1977）和Yuille（1991）的方法，