视觉是人类认知世界的重要途径,由于人眼摄入景物时的整体性和人的神经系统处理信息的高度并行性,人的视觉系统识别图像是轻而易举的事情;而对象识别在计算机视觉研究中属于一个比较复杂的技术，其对象识别的准确率和效率还远不及人的视觉。
为了提高机器人在对象识别上面的能力，来自麻省理工学院电气工程和计算机科学系的一名叫贾里德格洛弗的研究生在智能机器人与系统国际会议上介绍了一种新的机器人视觉算法：基于宾汉姆分布统计结构算法，即15%概率统计算法，该算法能最大化提高在杂乱的场景中的物体识别能力。
格洛弗还开发了一套基于该为宾汉姆分布算法的软件工具，供科研人员研究，下载地址：
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