摘要
物体识别是计算机视觉领域的核心任务之一，在自动驾驶、机器人视觉、医学图像分析等领域有着广泛的应用。
基于形状特征的物体识别方法因其对光照变化、纹理干扰等因素的鲁棒性，一直是研究的热点。
本文对基于形状特征的物体识别系统设计进行了综述。
首先，介绍了物体识别的概念、研究意义以及形状特征的优势，并对形状特征的常见类型进行了概述。
其次，对基于形状特征的物体识别方法的研究现状进行了详细分析，包括传统的形状特征提取方法和基于深度学习的形状特征提取方法，并比较了不同方法的优缺点。
接着，探讨了基于形状特征的物体识别系统的关键模块设计，包括图像预处理、形状特征提取、物体分类识别等模块，并介绍了一些常用的算法和技术。
此外，本文还对现有研究中存在的问题和挑战进行了分析，并展望了未来的研究方向。
关键词：物体识别；形状特征；特征提取；深度学习；系统设计
随着计算机视觉技术的飞速发展，物体识别作为其核心任务之一，近年来取得了显著的进展。
物体识别旨在使计算机能够像人类一样理解和识别图像或视频中的不同物体，其在自动驾驶、机器人视觉、医学图像分析、安防监控等领域具有重要的应用价值和广阔的应用前景。
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