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物体识别，是计算机视觉领域的一个分支，很多计算机视觉学校、研究机构都在做。然而，随着移动智能终端的爆炸式增长，这方面的应用将越来越多。微软的Kinect是一个典型的对象识别应用程序：它将身体的特定部位识别为运动控制的一部分。

物体识别系统要做的思想，一是从检测或分类的角度来做；另一方面，从图像匹配的角度来看，数据库保存了不同类别的各种对象图像。在实际使用中，将实际采集的图像与数据库图像进行匹配，并认为当前对象属于数据库图像的范畴，类似于病毒检测的原理。但这项技术还远未成熟，可以做一些简单的有限场景应用，但很难做一个有很多对象的无限场景应用。

对象识别这一问题经过近30年的发展，从人工特征提取之前的深度学习，再逐步使用卷积神经网络进行特征提取和分类，确定候选框，直到端到端模型使用网络来完成所有任务，从而实现了更快的速度，更少的资源消耗，最终实现了实时的目标检测。

目前，多媒体交互技术的者振邦视觉已经开发出基于物体识别概念的“AI识别交互表”，并在展会中发挥了积极的交互作用。相信未来的物体识别技术在未来会有非常广阔的发展空间。