42、大型数据库图像识别与复合对象识别方法解析

大型数据库图像识别与复合对象识别方法解析

在当今数字化时代，图像识别技术在各个领域都有着广泛的应用，然而处理大型图像数据库一直是一个具有挑战性的问题。本文将介绍两种不同的图像识别相关方法，一种是基于有向枚举替代方法改进的半色调图像识别方法，另一种是基于信息粒度、模糊关系和比较器架构的复合对象识别方法。

有向枚举替代方法改进的半色调图像识别

传统的基于穷举搜索的图像识别方法在处理大型数据库时无法实现实时应用，因此有向枚举替代方法（MDEA）被提出。但该方法的实际应用能力受到数据库中给定替代方案之间距离矩阵的限制，因为这个矩阵可能太大而无法存储在RAM中。

MDEA改进方法

• 基本原理 ：使用基于直方图的方法，应用最小信息判别准则。对于一组R个半色调图像，需要将新的输入图像分配到R个类别之一。通过计算颜色直方图和Kullback - Leibler信息判别统计量，将图像识别问题转化为对数据库中前N个变体的检查。
• 具体步骤 ：
  1. 第一步 ：将前N个图像按判别值降序排列，得到有序的模板图像序列，以获得第一个局部最优解XiN。
  2. 第二步 ：对于图像XiN，从矩阵P中找到一组M < R的图像X(M)，满足特定条件。添加一个额外的元素XiN + M + 1，得到第二个样本。
  3. 循环计算 ：重复第一步的所有计算，直到某个元素X∗满足条件ρKL (X/Xr) <