Objektgjenkjenning er et konsept knyttet til visuell persepsjon av objekter. Objektgjenkjenning er et emne studert for å forstå hvordan objekter blir oppfattet av folk. Dette konseptet tar hensyn til at folk kan se objekter fra ulike vinkler og ståsteder og kan fortsatt kjenne igjen gjenstander. 2-D og 3-D-objekter blir ofte tatt hensyn til så vel når man studerer dette konseptet.

Forhold

Objektgjenkjenning er studert ved å observere en persons oppfatninger og anerkjennelse av objekter med ulike forhold. Endring av disse forholdene ofte ikke endre en persons anerkjennelse av et objekt. Objektgjenkjenning beviser at objekter kan være forskjellige størrelser, former og farger, og en person fortsatt gjenkjenner dem. Sammen med det, blir orienteringen av et objekt heller ingen rolle. Objekter sidelengs, opp-ned og bakover ofte blir fortsatt gjenkjent av folk. Belysning og bakgrunnen bak et objekt er også en teknikk som brukes i å studere objektet anerkjennelse. 2-D og 3-D bilder som godt er likevel sannsynlig å være gjenkjennelig med folk.

Anerkjennelse av komponenter

Anerkjennelse av komponenter (RBC) er en teknikk som brukes for objekt anerkjennelse. Hvis bare noen få komponenter av et objekt blir vist til en person, vil personen fortsatt identifisere objektet? I de fleste tilfeller har dette vist seg å være sann, så lenge gjenstanden er et kjent element. Med denne samme tema, er gjenstander omgitt av rot også studert for å se om rot gjør en forskjell på objektgjenkjenning.

Roboter

Objektgjenkjenning har blitt testet med roboter. På femte asiatiske konferanse om Computer Vision, ble en abstrakt skrevet basert på resultatene av roboter. Roboter som utfører arbeid krever visse miljøer for dem å gjenkjenne jobben sin. Gjennom studier av disse roboter, 2-D og 3-D-bilder ble plassert i robotens database. Denne teknikken aktivert robotene til å identifisere bildene de trengte for å forstå. Når robotene forstått og anerkjent objektene, produserte de sitt arbeid enkelt og raskere. For at roboter for å fullføre kompliserte jobber, er utvikling av avansert objektgjenkjenning avgjørende.