机器视觉定位识别是通过采集目标物体的图像，提取图像中的特征点，然后与预先建立的模型或数据库进行匹配，从而确定目标物体的位置和姿态。特征点的提取和匹配是机器视觉定位识别的核心步骤，也是影响其性能和效果的关键因素。
机器视觉定位识别的主要方法可以分为基于模型的方法和基于学习的方法。基于模型的方法是指，根据目标物体的几何形状或外观特征，建立数学模型或描述符，然后与图像中的特征点进行匹配，计算出目标物体的位置和姿态。基于学习的方法是指，利用机器学习或深度学习等技术，训练出能够识别目标物体的分类器或回归器，然后输入图像，输出目标物体的位置和姿态。
机器视觉定位识别可以准确快速地检测工业生产线上的工件、零件等，提高生产效率和质量，降低成本和风险。例如，在汽车制造中，机器视觉定位识别可以用于对车身、车轮、车灯等部件进行装配、检测和调整。
机器视觉定位识别可以实现对人类用户的面部表情、眼球运动、手势等的实时和自然的检测和识别，从而增强人机交互的效果和体验。在虚拟现实中，机器视觉定位识别可以用于对用户的头部、眼睛、手等进行跟踪和控制。