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   圖片物體識別——圖像識別的研究現狀圖像識別的發展經歷了三個階段：文字識別、數字圖像處理與識別、物體識別。文字識別的研究是從1950年開始的，一般是識別字母、數字和符號，從印刷文字識別到手寫文字識別，應用非常廣泛。數字圖像處理和識別的研究開始于1965年。數字圖像與模擬圖像相比具有存儲，傳輸方便可壓縮、傳輸過程中不易失真、處理方便等巨大優勢，這些都為圖像識別技術的發展提供了強大的動力。物體的識別主要指的是對三維世界的客體及環境的感知和認識，屬于高級的計算機視覺范疇。它是以數字圖像處理與識別為基礎的結合人工智能、系統學等學科的研究方向，其研究成果被廣泛應用在各種工業及探測機器人上。現代圖像識別技術的一個不足就是自適應性能差，一旦目標圖像被較強的噪聲污染或是目標圖像有較大殘缺往往就得不出理想的結果。圖像識別問題的數學本質屬于模式空間到類別空間的映射問題。目前，在圖像識別的發展中，主要有三種識別方法：統計模式識別、結構模式識別、模糊模式識別。圖像分割是圖像處理中的一項關鍵技術，自20世紀70年代，其研究已經有幾十年的歷史，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以千計的分割算法，而且這方面的研究仍然在積極地進行著。現有的圖像分割的方法有許多種，有閾值分割方法，邊緣檢測方法，區域提取方法，結合特定理論工具的分割方法等。從圖像的類型來分有：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邊緣算子，使得邊緣檢測產生了不少經典算法。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算技術、VLSI技術的迅速發展，有關圖像處理方面的研究取得了很大的進展。圖像分割方法結合了一些特定理論、方法和工具，如基于數學形態學的圖像分割、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別解決方案系統哪個好、圖片智能審核哪家服務好、商業智能bi系統好的有哪些、物體識別服務哪種好一點等項目運營。在項目高速發展的同時，圖普科技始終強調外部機會與內部的平衡，十分注重企業核心競爭力的培養和塑造。公司將客戶服務價值作為企業的核心競爭力，秉承“誠信正直、追求卓越、尊重個人”的企業精神，努力為客戶提供誠信可靠的識別系統。

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