物體識別，是計算機視覺領域的一個分支，很多做計算機視覺的學校、研究所都在做。然而隨著移動智能終端的爆發式增長，這方面的應用會越來越多。微軟的Kinect就是一個典型的物體識別應用：通過對人體的特殊部位識別，完成體感控制的一部分。

物體識別系統做的思路，一種是從檢測或者分類的角度去做；另外一種從圖像匹配圖像的角度，數據庫保存類別的各種物體圖像，實際使用時，將實際采集的圖像和數據庫圖像匹配，匹配上則認為當前物體屬于數據庫圖像所屬的類別，類似于病毒檢測的原理。但這一技術還遠沒有成熟，做一些簡單的限定場景應用是可以的，想做很多物體的非限定場景應用很難。

物體識別這個問題經過近三十年的發展，從深度學習之前的人工特征提取，到之后逐步使用卷積神經網絡進行特征提取和分類以及候選框的確定，直到端對端的模型使用一個網絡完成所有任務，從而做到了更快的速度，更低的資源消耗，最終達到了實時的物體檢測。

目前，多媒體互動科技引導者‘振邦視界’以根據物體識別這一概念研發出了“AI識別互動桌”，并在展覽展示中發揮了積極的交互作用。相信今后的物體識別技術，會在未來會有非常廣闊的發展空間。

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