24、计算机视觉与机器学习在文档图像检索、疾病诊断和入侵检测中的应用

计算机视觉与机器学习在文档图像检索、疾病诊断和入侵检测中的应用

在当今数字化时代，计算机视觉和机器学习技术在多个领域展现出了巨大的应用潜力。本文将介绍这些技术在文档图像检索、心血管疾病诊断以及入侵检测系统中的具体应用。

1. 基于计算机视觉的内容文档图像检索

在文档图像检索中，为了找到与输入图像相似的文档图像，我们采用了一种创新的方法。该方法涉及特征提取和欧几里得距离计算，以下是具体步骤：
- 特征提取 ：提取图像的纹理特征和 SIFT 特征。
- 欧几里得距离计算 ：将搜索图像和文档图像分块，计算每块之间的欧几里得距离。
- (D_2 = \sqrt{(v_{2t}-v_{2i})^2}=\sqrt{(0.08307 - 0.00061)^2+(1663.0139 - 541.64258)^2+(4.82321 - 7.52225)^2+(0.45178 - 0.19345)^2+(0.00029 - 0.0009)^2}=1121.3746)
- (D_3 = \sqrt{(v_{3t}-v_{3i})^2}=\sqrt{(0.09297 - 0.00058)^2+(1344.2575 - 915.5459)^2+(4.50286 - 7.59755)^2+(0.47308 - 0.18245)^2+(0.00034 - 0.00052)^2}=428.7228)
- (D_4 = \sqrt{(v_{4t}-v_{4i})^2}=\sqrt{(0.09845 - 0.00062)^2+(1559.2578 - 837.55688)^2+(4.64405 - 7.5451