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   圖片物體識(shí)別——圖像識(shí)別的研究現(xiàn)狀圖像識(shí)別的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段：文字識(shí)別、數(shù)字圖像處理與識(shí)別、物體識(shí)別。文字識(shí)別的研究是從1950年開始的，一般是識(shí)別字母、數(shù)字和符號(hào)，從印刷文字識(shí)別到手寫文字識(shí)別，應(yīng)用非常廣泛。數(shù)字圖像處理和識(shí)別的研究開始于1965年。數(shù)字圖像與模擬圖像相比具有存儲(chǔ)，傳輸方便可壓縮、傳輸過(guò)程中不易失真、處理方便等巨大優(yōu)勢(shì)，這些都為圖像識(shí)別技術(shù)的發(fā)展提供了強(qiáng)大的動(dòng)力。物體的識(shí)別主要指的是對(duì)三維世界的客體及環(huán)境的感知和認(rèn)識(shí)，屬于高級(jí)的計(jì)算機(jī)視覺范疇。它是以數(shù)字圖像處理與識(shí)別為基礎(chǔ)的結(jié)合人工智能、系統(tǒng)學(xué)等學(xué)科的研究方向，其研究成果被廣泛應(yīng)用在各種工業(yè)及探測(cè)機(jī)器人上?，F(xiàn)代圖像識(shí)別技術(shù)的一個(gè)不足就是自適應(yīng)性能差，一旦目標(biāo)圖像被較強(qiáng)的噪聲污染或是目標(biāo)圖像有較大殘缺往往就得不出理想的結(jié)果。圖像識(shí)別問題的數(shù)學(xué)本質(zhì)屬于模式空間到類別空間的映射問題。目前，在圖像識(shí)別的發(fā)展中，主要有三種識(shí)別方法：統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、結(jié)構(gòu)模式識(shí)別、模糊模式識(shí)別。圖像分割是圖像處理中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，自20世紀(jì)70年代，其研究已經(jīng)有幾十年的歷史，一直都受到人們的高度重視，至今借助于各種理論提出了數(shù)以千計(jì)的分割算法，而且這方面的研究仍然在積極地進(jìn)行著?，F(xiàn)有的圖像分割的方法有許多種，有閾值分割方法，邊緣檢測(cè)方法，區(qū)域提取方法，結(jié)合特定理論工具的分割方法等。從圖像的類型來(lái)分有：灰度圖像分割、彩色圖像分割和紋理圖像分割等。早在1965年就有人提出了檢測(cè)邊緣算子，使得邊緣檢測(cè)產(chǎn)生了不少經(jīng)典算法。但在近二十年間，隨著基于直方圖和小波變換的圖像分割方法的研究計(jì)算技術(shù)、VLSI技術(shù)的迅速發(fā)展，有關(guān)圖像處理方面的研究取得了很大的進(jìn)展。圖像分割方法結(jié)合了一些特定理論、方法和工具，如基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的圖像分割、基于小波變換的分割、基于遺傳算法的分割等。 圖普科技主要開展新老客戶識(shí)別解決方案系統(tǒng)哪個(gè)好、圖片智能審核哪家服務(wù)好、商業(yè)智能bi系統(tǒng)好的有哪些、物體識(shí)別服務(wù)哪種好一點(diǎn)等項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)。在項(xiàng)目高速發(fā)展的同時(shí)，圖普科技始終強(qiáng)調(diào)外部機(jī)會(huì)與內(nèi)部的平衡，十分注重企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的培養(yǎng)和塑造。公司將客戶服務(wù)價(jià)值作為企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，秉承“誠(chéng)信正直、追求卓越、尊重個(gè)人”的企業(yè)精神，努力為客戶提供誠(chéng)信可靠的識(shí)別系統(tǒng)。

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