对象识别包括分类和检测两项任务，分类用于判断一 幅图像是否包含某类对象，检测则要求标出这些对象的位置和大小。对象识别包括分类和检测两项任 务，分类用于判断一幅图像是否包含某类对象 ，检测则要求标出这些对象的位置和大小。对象识别是理解图像和场景的关键 ，具有广泛的应用前景 ，可用于 Web图像自动标注 、海量图像搜索 、图像内容过滤 、机器人 、安全监视 、医学远程会诊等多种领域。通用对象识别面临很多困难，迄今没有完善的解决方案，这些困难包括：(1)光照变化 、视点变化 、尺度变化 、物体变形 、遮挡 、背景嘈杂等多种因素使 同一 物体在不同图像中存在很大的差异 ；(2)同类物体之间存在较大差异 ，这要求识别模型即能体现 同类物体之间的共性 ，又不能混淆相似的物体类别 ；(3)大量 的类别增加了系统实现的难度。近几年来 ，通用对象识别的研究非常活跃 ，新的方法不断涌现。