物体确认（object confirmation），理学-计算机科学技术-计算机应用-多媒体计算-计算机视觉-高层视觉，典型的计算机视觉任务。人类在进行物体确认时，常常依赖于物体的特征，例如外形、轮廓、尺寸、颜色、气味等，实现物体类型与属性的确认。又称物体识别、目标识别。计算机可以利用先进的处理手段，构建智能化物体确认模型。通过计算机实现物体确认，辅助人类开展目标识别，是未来的研究方向。机器学习（machine learning）技术发挥着巨大的作用，其仿照人类认知世界的机理，建立自我学习机制，依赖于大量的数据样本以及属性标注，对于学习模型进行有监督的训练，逐渐提高计算机对于物体的认知水平。当前，深度学习（deep learning）技术在物体确认、目标识别领域已经达到人类水平，采用深度神经网络（deep neural networks）为网络框架，逐层提取物体图像的高层次语义信息，并通过分类网络实现目标识别。