基于图像识别的烟盒特征获取算法研究文献综述

随着计算机视觉和人工智能技术的快速发展，图像识别技术在各个领域得到了广泛应用，其中包括烟草行业。

烟盒特征获取是烟草行业智能化发展的重要一环，能够为烟草制假鉴伪、市场监管等提供技术支持。

传统的烟盒特征获取方法主要依赖人工识别，效率低下且容易出错。

基于图像识别的烟盒特征获取算法利用计算机视觉技术自动提取烟盒图像特征，具有效率高、精度高、成本低等优势，逐渐成为该领域的研究热点。

本文首先介绍了图像识别技术和烟盒特征的相关概念，然后回顾了国内外基于图像识别的烟盒特征获取算法的研究现状，重点概述了常用的特征提取算法、目标检测算法以及深度学习在其中的应用。

此外，本文还分析了现有研究方法的优缺点，并展望了未来的发展趋势。

关键词：图像识别；烟盒特征获取；特征提取；目标检测；深度学习

#1.1图像识别技术图像识别是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。

它是计算机视觉领域的核心问题之一，其主要任务是识别图像中所包含的物体、场景以及其他相关信息。

图像识别的过程通常包括图像预处理、特征提取、分类器设计和识别决策等步骤。