物体识别过程
机器如何通过视觉识别辨别物体？
机器如何通过视觉识别辨别物体？机器视觉识别是一种让计算机向其他设备提供高精度图像数据的非常有用的技术。
它可以检测出物体的形状、大小、位置及颜色，且可以在无人监督的情况下完成图像分析，也可以实现物体分类、定位。
机器视觉识别的基本原理是使用搭载摄像头的计算机来拍摄图像，然后将这些图像通过图像处理软件进行处理，获得具有一定结构特征的“特征点”。
接下来，机器就可以通过将拍摄图像与存储在数据库中的“特征点”进行匹配，从而确定图像中物体的性质和结构，并进行物体的分类和定位。
如果使用深度学习的技术，机器视觉识别也可以达到更高的精度，比如对不同物体之间的差异进行更准确的辨别和分类，这样机器就可以进行极其复杂的判断，而且随着深度学习技术的发展，机器视觉识别技术也会更加完善和精确。
机器视觉识别可以作为自动图像分析系统的一个重要组成部分，无论是对于现在的工业应用，还是对于未来的人工智能应用，都可以使用此技术，实现更加准确的目标识别和定位。
机器视觉识别是一种技术，用于以图像或视频的形式来检测、识别和跟踪物体。
它使用计算机视觉技术来模拟和复制人类视觉感知过程，通过摄像机获取图像或视频流，然后分析获取的数据来识别物体并标记出它们的位置。
机器视觉识别的基本步骤包括图像预处理、特征检测和分类步骤。
首先，图像预处理步骤将摄像机捕获的原始图像进行处理，以方便接下来的特征检测。
在特征检测步骤中，系统会分析图像的表面，找出它的特征，并将其转换为可识别的形式。
在分类步骤中，系统将它找到的特征放到一个特定的训练集中进行匹配，并根据训练集得到的结果最终对物体进行识别。
然而，机器视觉识别在现实应用中也面临一些挑战，比如多样化的照明条件、遮挡的形状、移动的目标、噪声的存在等。
为了克服这些挑战，许多最先进的方法已经开发出来，其中包括机器学习技术，深度学习技术和图像分割技术等，这些新技术将会极大地改善机器视觉识别的能力和效果。
总之，机器视觉识别技术不仅可以帮助机器识别和跟踪物体，还可以为系统提供准确的高级功能，比如智能识别和分类等。
RFID识别原理
RFID识别原理
RFID（Radio Frequency Identification）识别原理是通过无线电
频率信号实现物体识别和跟踪的技术。
它基于无线电波与芯片之间的相互作用，将信息从读取器传输到标签上，以实现物体的识别。
RFID系统由三个主要部件组成：读取器（也称为读写器、扫
描器）、RFID标签（也称为电子标签、智能标签）和信息系统。
读取器通过发送具有特定频率和功率的无线电信号，激活附近的RFID标签。
标签接收信号并反馈有关其身份或特定数
据的信息。
读取器通过天线收集标签反馈的信号并解码其中的信息。
最后，信息系统将识别到的数据进行记录、处理和管理。
RFID标签包含一个RFID芯片和一个天线。
芯片中存储了关
于物体的标识符、存储器或其他特定数据。
天线用于接收和发送无线电信号。
RFID识别过程主要涉及以下几个步骤：
1. 激活：读取器发送无线电信号以激活标签。
2. 反馈：激活的标签将接收到的信号通过天线反馈给读取器。
3. 读取器接收：读取器通过天线接收到标签反馈的信号。
4. 解码：读取器解码接收到的信号，获取标签中存储的信息。
5. 数据处理：获取的信息可通过信息系统进行处理，如记录、验证或控制。
6. 数据应用：识别到的数据可应用于物流、库存管理、访问控制、支付系统等各种应用领域。
RFID识别具有许多优点，如高效率、非接触式、可自动化、抗干扰能力强等。
它被广泛应用于供应链管理、物流追踪、资产管理、电子支付、智能门禁等领域。
物体识别与分类算法原理与方法详解
物体识别与分类算法原理与方法详解物体识别与分类是计算机视觉领域中的重要研究方向，目标在于让计算机能够像人一样识别和分类物体。
在实际应用中，物体识别与分类算法可以广泛应用于图像检索、智能安防、机器人导航等领域。
本文将详细介绍物体识别与分类算法的原理和常用的方法。
一、物体识别与分类算法原理物体识别与分类的核心原理是从图像中提取特征，并利用这些特征进行分类。
特征提取是物体识别与分类算法的关键步骤，它能够对图像进行表征，将图像中的物体特征与分类目标进行匹配。
常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
在物体识别与分类算法中，一般会使用多种特征进行组合，以提高分类准确度。
物体识别与分类算法的原理可以分为以下几个步骤：1. 图像预处理：对输入图像进行预处理，如消除噪声、图像增强等，以提高后续特征提取的准确性和鲁棒性。
2. 特征提取：从预处理后的图像中提取特征。
常用的特征提取方法有颜色直方图、纹理描述子、形状特征等。
其中，颜色直方图可以描述图像的颜色分布情况，纹理描述子可以描述图像的纹理特征，形状特征可以描述图像的轮廓信息。
3. 特征选择与降维：对提取得到的特征进行选择和降维，以减少计算复杂度并保持分类性能。
常用的特征选择与降维方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
4. 分类器设计：设计分类器将特征与分类目标进行匹配，并进行分类。
常用的分类器有支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、朴素贝叶斯分类器等。
这些分类器可以根据特征提取的结果进行训练，以获得最佳的分类模型。
5. 特征匹配与分类：将输入图像的特征与已训练好的分类模型进行匹配，得到物体的分类结果。
一般会根据匹配结果确定物体的类别，或者进行概率估计。
二、物体识别与分类算法方法1. 基于颜色特征的物体识别与分类算法：颜色特征是物体识别与分类中常用的特征之一。
常见的颜色特征提取方法有颜色直方图、颜色矩、颜色共生矩阵等。
这些方法可以描述图像的颜色分布情况，从而实现物体的识别与分类。
电容指纹识别原理
电容指纹识别原理电容指纹识别原理是一种基于物体与电容之间的相互作用来识别物体的技术。
它利用了电容传感器的特性，通过测量物体与电容传感器间的电容变化，从而获取物体的指纹信息。
电容指纹识别的原理基于电容传感器与物体之间的相互作用。
当物体接近电容传感器时，会改变电容传感器两个电极之间的电容值。
这是因为物体的电容值与电容传感器之间的电压差有关。
物体越接近电容传感器，电容值就越大；物体离开电容传感器，电容值就越小。
基于此原理，电容指纹识别系统通过测量物体的电容值变化，来区分不同的物体。
这个过程包括以下几个步骤：1. 传感器初始化：系统会先对电容传感器进行初始化，确保传感器处于合适的状态，以便接收物体的电容变化。
2. 物体接近检测：系统会实时监测物体是否接近电容传感器。
当物体接近时，电容传感器会感知到电容值的变化。
3. 电容变化测量：一旦检测到物体接近，系统会开始测量电容传感器的电容值变化。
这个变化会被转换为数字信号，并送入识别算法进行处理。
4. 指纹匹配与识别：通过比对测量得到的电容变化信号与预先存储的指纹数据进行匹配，系统可以确定物体的身份并进行识别。
需要注意的是，电容指纹识别还可以通过多点检测提高指纹的精确性。
这意味着系统可以使用多个电容传感器来获取更多的电容变化信息，进而提高指纹识别的准确性和安全性。
电容指纹识别原理的优点在于其高度可靠性和稳定性。
相比于其他识别技术，如光学指纹识别，在干湿手指、表面划伤或指纹脏污等情况下，电容指纹识别可以更好地保持准确性。
此外，电容指纹识别还能够提供更高的防伪性和抗仿冒能力，因为电容传感器可以检测到物体与传感器之间微小的电容变化。
总而言之，电容指纹识别利用物体与电容传感器之间的电容变化来识别物体的身份。
通过测量电容值的变化，并与预存的指纹数据进行匹配，电容指纹识别技术可以实现高度准确的指纹识别。
深度学习与像识别AI如何识别像中的物体
深度学习与像识别AI如何识别像中的物体深度学习与图像识别AI如何识别图像中的物体近年来，随着人工智能技术的快速发展，深度学习和图像识别AI已经成为热门的研究方向。
这项技术使计算机能够模仿人类大脑的工作原理，通过对大量图像数据的学习和训练，实现对图像中物体的准确识别。
本文将重点探讨深度学习与图像识别AI在识别图像中物体方面的应用与原理。
一、深度学习与图像识别AI的基本原理深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，其核心思想是通过构建多层神经网络，逐层进行特征提取与抽象，进而实现对复杂数据进行自动化分析和学习。
图像识别AI则是利用深度学习方法，对图像中的物体进行自动化识别。
深度学习与图像识别AI的基本原理可以简要概括为以下几个步骤：1. 数据准备：为了训练一个有效的图像识别模型，需要大量的图像数据作为训练集。
这些图像数据通常需要经过标注，即为每个图像中的物体添加正确的标签信息。
2. 网络构建：深度学习网络一般由多个层次组成，包括输入层、卷积层、池化层、全连接层等。
这些层次的设计可以根据具体问题进行灵活的调整，以提取和学习图像中的关键特征。
3. 特征提取与抽象：在网络经过前向传播的过程中，通过卷积和池化等操作，逐层提取图像中不同抽象级别的特征。
浅层的卷积层通常会提取一些基本的特征，例如边缘和纹理；而深层的卷积层则会提取更加抽象的特征，例如对象的形状和颜色等。
4. 分类与预测：在特征提取与抽象的基础上，通过全连接层等结构将提取到的特征与标注的物体名称进行关联，进而进行物体的分类与预测。
二、深度学习与图像识别AI的应用领域深度学习与图像识别AI的应用已经渗透到各个领域，包括但不限于：1. 自动驾驶：深度学习与图像识别AI技术被广泛应用于自动驾驶领域，通过对路况、行人和交通标志等图像的识别，实现自动驾驶系统的智能化决策与控制。
2. 安防监控：深度学习与图像识别AI技术在安防监控领域的应用十分广泛。
通过对监控图像中的异常行为和可疑物体进行识别，提高安防系统的监测能力和预警效果。
物品识别技术的主要步骤
物品识别技术的主要步骤物品识别技术是一种利用计算机视觉和人工智能算法，对图像或视频中的物体进行自动识别和分类的技术。
它在很多领域都有广泛的应用，比如智能监控、无人驾驶、智能家居等。
物品识别技术的主要步骤可以分为数据采集、数据预处理、特征提取、特征匹配和分类识别等。
数据采集是物品识别技术的第一步，它可以通过采集图像或视频来获取待识别物品的信息。
数据采集可以通过不同的方式进行，比如使用摄像头拍摄物品的图像或视频，或者通过网络下载已有的图像或视频数据集。
在数据采集过程中，需要注意选择合适的数据源和采集设备，保证数据的质量和多样性。
数据预处理是物品识别技术的第二步，它主要是对采集到的数据进行预处理，以便后续的特征提取和分类识别。
数据预处理可以包括图像去噪、图像增强、图像剪裁等操作，目的是提高图像质量和减少噪声。
此外，还可以对图像进行尺度归一化、颜色空间转换等操作，以便后续的特征提取和分类识别。
特征提取是物品识别技术的第三步，它主要是从预处理后的图像中提取出有用的特征信息。
特征可以是图像的局部特征，比如角点、边缘等，也可以是图像的全局特征，比如颜色直方图、纹理特征等。
特征提取的方法有很多，比如基于滤波器的方法、基于统计的方法、基于深度学习的方法等。
特征匹配是物品识别技术的第四步，它主要是将提取到的特征与已知的物品特征进行匹配。
特征匹配可以通过计算特征之间的相似性来判断待识别物品是否与已知物品相似。
特征匹配的方法有很多，比如基于距离的方法、基于相似度的方法、基于模型的方法等。
通过特征匹配，可以将待识别物品与已知物品进行比对，从而实现物品的分类识别。
分类识别是物品识别技术的最后一步，它主要是根据特征匹配的结果，将待识别物品分到不同的类别中。
分类识别可以通过机器学习算法来实现，比如支持向量机、决策树、神经网络等。
机器学习算法可以根据已知物品的特征和类别，构建分类模型，然后利用该模型对待识别物品进行分类预测。
物品识别技术的主要步骤包括数据采集、数据预处理、特征提取、特征匹配和分类识别。
物体识别原理
物体识别原理物体识别原理是指利用计算机视觉技术对图像或视频中的物体进行识别和分类的过程。
这一技术的发展已经在各个领域得到广泛应用，如智能家居、智能交通、医疗诊断等。
在物体识别的背后，有一系列复杂的算法和模型在起作用。
物体识别的原理可以简单地分为三个步骤：特征提取、特征匹配和分类识别。
首先，计算机会通过图像处理技术从图像中提取出一系列特征，这些特征可以是颜色、纹理、形状等。
然后，计算机会将提取出的特征与事先训练好的模型进行匹配，以确定物体的类别。
最后，计算机会根据匹配结果对物体进行分类识别，输出识别结果。
在特征提取阶段，常用的方法包括颜色直方图、梯度方向直方图、Haar特征等。
这些特征可以很好地描述物体的外观特征，有助于后续的匹配和分类。
而在特征匹配阶段，计算机会通过比对提取出的特征与训练好的模型之间的相似度来确定物体的类别。
常用的匹配算法包括支持向量机、卷积神经网络等。
这些算法在处理不同类型的物体识别任务时都有其独特的优势。
在分类识别阶段，计算机会根据匹配结果对物体进行分类，并输出识别结果。
这一过程通常包括训练和测试两个阶段。
在训练阶段，计算机会通过大量的标注数据对模型进行训练，使其能够准确地识别不同类别的物体。
而在测试阶段，计算机会将训练好的模型应用于新的图像数据中，以验证其识别效果。
物体识别原理的发展离不开深度学习技术的进步。
深度学习技术通过构建多层神经网络模型，可以更准确地提取图像特征，并在分类识别任务中取得更好的效果。
例如，卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中表现出色，已经成为物体识别领域的主流算法之一。
此外，循环神经网络（RNN）等模型也在物体识别中发挥着重要作用。
总的来说，物体识别原理是一项涉及多个领域知识的复杂技术，需要图像处理、模式识别、机器学习等多方面的知识。
随着人工智能技术的不断发展，物体识别的效果也会不断提升，为人类生活带来更多便利和智能化体验。
希望未来物体识别技术能够更加智能化、高效化，为人类社会的发展做出更大的贡献。
视觉辨别认识不同方向与位置
视觉辨别认识不同方向与位置视觉辨别是人类感知外界环境的主要方式之一，而在视觉辨别中，识别物体的方向与位置是非常重要的要素之一。
本文将探讨视觉辨别中不同方向和位置的认识过程，以及其与认知能力的关联。
1. 方向辨别认知过程方向辨别是指人们在感知物体时判断其相对方向的能力。
在视觉系统中，大脑通过对物体的轮廓、纹理和运动等信息的处理，来进行方向的辨别。
例如，在观察一条直线时，我们可以通过感知它的倾斜程度来确定其方向。
研究表明，人们对水平和垂直方向的辨别能力相对较强，而对其他倾斜方向的辨别则相对较弱。
2. 位置辨别认知过程位置辨别是指人们在感知物体时确定其所在位置的能力。
在视觉系统中，大脑通过对物体形状、大小以及其与周围环境的相对位置等信息的处理，来进行位置的辨别。
例如，在观察一个物体时，我们可以通过感知其相对于其他物体的位置关系来确定其位置。
研究表明，人们对中心位置的辨别能力较强，而对边缘位置的辨别能力则相对较弱。
3. 方向与位置辨别的关联方向与位置辨别在视觉系统中相互依存、相互影响。
具体而言，在认知过程中，人们可以将物体的方向信息和位置信息相结合，从而更准确地认识和感知环境。
研究发现，大脑的分析层次会逐渐向上提高，即从低层次的边缘检测到高层次的形状和位置分析。
而在这个分析过程中，方向和位置信息是密不可分的。
4. 认知能力与方向位置辨别的关系方向位置辨别不仅仅是一种感知过程，更是人类认知能力的体现。
在方向位置辨别过程中，需要人们进行注意力的集中、模式的识别和判断等认知活动。
因此，良好的方向位置辨别能力与认知能力密切相关。
一项研究表明，儿童的方向位置辨别能力与其认知发展水平有着密切的联系。
通过训练和练习，人们可以提升其方向位置辨别能力，从而提高其视觉辨别和认知能力。
总结：视觉辨别中的方向与位置是人们感知环境和认知物体的重要要素。
方向辨别是人们判断物体相对方向的能力，而位置辨别是人们确定物体所在位置的能力。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
在计算机视觉领域，一个典型的物体识别系统往包含以下几个阶段：预处理，特征提取，特征选择，建模，匹配，定位。
1.2.3预处理预处理几乎是所有计算机视觉算法的第一步，其动机是尽可能在不改变图像承载的本质信息的前提下，使得每张图像的表观特性（如颜色分布，整体明暗，尺寸大小等）尽可能的一致，以便于之后的处理过程。
预处理有生物学的对应。
瞳孔，虹膜和视网膜上的一些细胞的行为类似于某些预处理步骤，如自适应调节入射光的动态区域等等。
预处理和特征提取之间的界线不完全分明。
有时两者交叉在一起。
它主要完成模式的采集、模数转换、滤波、消除模糊、减少噪声、纠正几何失真等预处理操作。
因此也要求相应的设备来实现。
预处理经常与具体的采样设备和所处理的问题有关。
例如，从图象中将汽车车牌的号码识别出来，就需要先将车牌从图像中找出来，再对车牌进行划分，将每个数字分别划分开。
做到这一步以后，才能对每个数字进行识别。
以上工作都应该在预处理阶段完成。
从理论上说，像预处理这种先验式的操作是不应该有的。
因为它并不为任何目的服务，所以完全可以随意为之而没有“应该怎么做”的标准，大部分情况下预处理是看着实验结果说话。
这是因为计算机视觉目前没有一个整体的理论框架，无法从全局的高度来指导每一个步骤应该如何进行。
在物体识别中所用到的典型的预处理方法不外乎直方图均衡及滤波几种。
像高斯模糊可以用来使得之后的梯度计算更为准确；而直方图均衡可以克服一定程度的光照影响。
值得注意的是，有些特征本身已经带有预处理的属性，因此不需要再进行预处理操作。
预处理通常包括五种基本运算：(1)编码：实现模式的有效描述，适合计算机运算。
(2)阀值或者滤波运算：按需要选出某些函数，抑制另一些。
(3)模式改善：排除或修正模式中的错误，或不必要的函数值。
(4)正规化：使某些参数值适应标准值，或标准值域。
(5)离散模式运算：离散模式处理中的特殊运算。
2.4特征提取特征提取的目的是从模式样本中提取能代表该模式特有的性质。
这是模式分类中最关键的一步，但又是最难以控制的一步。
其准则是提取尽量少的特征，而能使分类的误差最小。
但随之而来就有了矛盾，特征提取在分类之前完成，事先并不知道哪些特征能使分类误差最小，目前还无法解决这个矛盾。
特征提取负责从图像中得到重要的信息以交给下一层使用，而忽略不太重要的信息。
特征提取的设计关键点在于在“哪里提取特征”及“提取什么特征”。
对于“在哪里提取特征”这个问题，有两种答案。
某些系统仅在那些“应该提取”的地方提取特征，以保证得到的特征都是有效的，同时处理时间不会太长。
为此就必须设计“兴趣点检测器”以在真正提取特征之前找到那些位置。
此类检测器的设计思路是希一望这些点在仿射变换下保持不变，这样就能获得对于扭曲及光线变化的鲁棒性。
另一些系统则采用密集采样方式，对于图像上的每一个点都进行特征提取。
前一种方式具有效率高的特点，然而如何选取兴趣点检测器本身就是一个相当艰难的任务，并且会给系统引入不适当的先验，使得最终结果随着被测物体类别的不同会有偏离，与物体识别的精神不相符合；后一种方式速度是其较大的问题。
对于“提取什么特征”这个问题，答案则要丰富许多。
对于局部特征，已开发的系统中已存在很多可用的。
局部特征也可以分为“形状(Shape)”及“材质(Texture )”两类。
这两类特征编码本质上不同的信息，有不同的能力。
形状特征，如线段，曲率，其具有的一大特性是对于光照及形变的不变性，然而同时也有提取时间长及对遮挡敏感的缺点，某些方法由于数学上的限制，无法用于自相交或者非闭合曲线等等在自然图像中司空见惯的情况。
另一方面，一些材质特征，如图像小块，小波系数等等，提取时间相对较短，并且对于遮挡的抵抗强些，但是缺乏各方面的不变性；还有一些材质特征如直方图，则具有相当强的变换不变性，但代价是丢失了空间信息。
近年来，子空间方法，如主成分分析(PCA)，辨别成分分析(LDA)，也成为一种相对重要的特征提取手段。
这种方法将图像拉长成为高维空间的向量，并进行奇异值分解以得到特征方向。
人脸识别便是其较为成功的应用范例。
此类方法能处理有全局噪声的情况，并且模型相当简单易实现；然而这种算法割裂了图像的内部结构，因此在本质上是非视觉的，模型的内在机制较难令人理解，也没有任何机制能消去施加于图像上的仿射变换。
2.2图像特征提取方法图像特征提取就是提取出一幅图像中不同于其他图像的根本属性，以区别不同的图像。
如灰度、亮度、纹理和形状等等特征都是与图像的视觉外观相对应的；而还有一些则缺少自然的对应性，如颜色直方图、灰度直方图和空间频谱图等。
基于图像特征进行物体识别实际上是根据提取到图像的特征来判断图像中物体属于什么类别。
形状、纹理和颜色等特征是最常用的视觉特征，也是现阶段基于图像的物体识别技术中采用的主要特征。
下面分别介绍一下图像的形状、纹理和颜色特征的提取方法。
2.2.1图像形状特征提取形状特征是反映出图像中物体最直接的视觉特征，大部分物体可以通过分辨其形状来进行判别。
所以，在物体识别中，形状特征的正确提取显得非常重要。
常用的图像形状特征提取方法有两种：基于轮廓的方法和基于区域的方法。
这两种方法的不同之处在于：对于基于轮廓的方法来说，图像的轮廓特征主要针对物体的外边界，描述形状的轮廓特征的方法主要有：样条、链码和多边形逼近等；而在基于区域的方法中，图像的区域特征则关系到整个形状区域，描述形状的区域特征的主要方法有：区域的面积、凹凸面积、形状的主轴方向、纵横比、形状的不变矩等。
这些关于形状的特征目前已得到了广泛的应用。
典型的形状特征描述方法有：边界特征法，傅里叶形状描述符法，几何参数法，形状不变矩法。
2.2.2图像纹理特征提取图像的纹理是与物体表面结构和材质有关的图像的内在特征，反映出来的是图像的全局特征。
图像的纹理可以描述为：一个邻域内像素的灰度级发生变化的空间分布规律，包括表面组织结构、与周围环境关系等许多重要的图像信息。
典型的图像纹理特征提取方法有：统计方法，几何法，模型法，信号处理法。
典型的统计方法是灰度共生矩阵纹理特征分析方法，几何法是建立在基本的纹理元素理论基础上的一种纹理特征分析方法，模型法是将图像的构造模型的参数作为纹理特征，而信号处理法主要是小波变换为主。
2.2.3图像颜色特征提取图像的颜色特征描述了图像或图像区域的物体的表面性质，反映出的是图像的全局特征。
一般来说，图像的颜色特征是基于像素点的特征，只要是属于图像或图像区域内的像素点都将会有贡献。
典型的图像颜色特征提取方法有：颜色直方图，颜色集，颜色矩。
颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，它的优点是能简单描述图像中不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述一些不需要考虑物体空间位置的图像和难以自动分割的图像。
而颜色直方图的缺点是它无法描述图像中的某一具体的物体，无法区分局部颜色信息。
颜色集可以看成是颜色直方图的一种近似表达。
具体方法是：首先将图像从RGB颜色空间转换到视觉均衡的颜色空间;然后将视觉均衡的颜色空间量化;最后，采用色彩分割技术自动地将图像分为几个区域，用量化的颜色空间中的某个颜色分量来表示每个区域的索引，这样就可以用一个二进制的颜色索引集来表示一幅图像。
颜色矩方法是基于图像中任何的颜色分布都可以用相应的矩来表示这个数学基础上的。
由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，表达图像的颜色分布仅需要采用颜色的一阶矩、二阶矩和三阶矩。
1.2.5特征选择再好的机器学习算法，没有良好的特征都是不行的;然而有了特征之后，机器学习算法便开始发挥自己的优势。
在提取了所要的特征之后，接下来的一个可选步骤是特征选择。
特别是在特征种类很多或者物体类别很多，需要找到各自的最适应特征的场合。
严格地来说，任何能够在被选出特征集上工作正常的模型都能在原特征集上工作正常，反过来进行了特征选择则可能会丢掉一些有用的特征；不过由十计算上的巨大开销，在把特征放进模型里训练之前进行特征选择仍然是相当明智的。
1.2.6建模一般物体识别系统赖以成功的关键基础在于，属于同一类的物体总是有一些地方是相同的。
而给定特征集合，提取相同点，分辨不同点就成了模型要解决的问题。
因此可以说模型是整个识别系统的成败之所在。
对于物体识别这个特定课题，模型主要建模的对象是特征与特征之间的空间结构关系；主要的选择准则，一是模型的假设是否适用于当前问题；二是模型所需的计算复杂度是否能够承受，或者是否有尽可能高效精确或者近似的算法。
2.7匹配在得到训练结果之后（在描述、生成或者区分模型中常表现为一簇参数的取值，在其它模型中表现为一组特征的获得与存储），接下来的任务是运用目前的模型去识别新的图像属于哪一类物体，并且有可能的话，给出边界，将物体与图像的其它部分分割开。
一般当模型取定后，匹配算法也就自然而然地出现。
在描述模型中，通常是对每类物体建模，然后使用极大似然或是贝叶斯推理得到类别信息；生成模型大致与此相同，只是通常要先估出隐变量的值，或者将隐变量积分，这一步往往导致极大的计算负荷；区分模型则更为简单，将特征取值代入分类器即得结果。
1.2.8定位在成功地识别出物体之后，对物体进行定位成为进一步的工作。
一些模型，如描述生成模型，或是基于部分的模型天生具有定位的能力，因为它们所要处理的对象就是特征的空间分布，而特征包方法相对较难定位，即使是能定位，准确程度也不如前者。
不过近年来经过改进的特征包方法也可以做相当精确的定位。
一部分是因为图像预分割及生成模型的引入，另一部分则归功于一些能够对特征包得到的特征进行重构的方法。
1.2.6 分类器分类器是模式识别中研究最成熟的部分。
按特征类型分为数值型分类器和符号型两大类。
数值型分类器包括统计分类器（统计理论为基础）、模糊分类器（模糊集理论为基础）、人工神经元网络（模拟生物神经系统的电子系统，也可以用软件在计算机上实现）、人工智能分类器（基于逻辑推理或专家系统结构）。
符号型分类器包括句法分类器（基于句法分析和自动机理论）、人工智能分类器（基于逻辑推理或专家系统结构）。
其中符号型分类器具有更大的灵活性，所以能处理较为复杂的模式分类问题。
但是目前对符号型分类器的研究远没有数值型分类器成熟。
所有模式识别系统都需要经过训练、验证、改进，并反复多次，以完成最终设计。
1.2.7 训练训练时分类器参数必需确定。
为达到客观、公正目的，样本的制备是关键。
至少要满足下列条件：具有充分的代表性和完备性；独立于系统设计，测试样本要与训练样本相互独立；标准化的设计，标准化的使用规范；权威性。
常见困难是消耗大量时间、金钱和人力。
在图像模式识别的处理过程中，一般主要分为预处理，特征或基元提取，分类训练，分类这几个步骤。
(1)预处理它主要完成模式的采集、模数转换、滤波、消除模糊、减少噪声、纠正几何失真等预处理操作。