图像模式识别的主要方法(图像模式识别的四个阶段)

1、 图像识别的要点： 图像识别编程就是对原始图像点信息的综合处理，图像识别通常有轮廓识别、特征识别、色彩识别、材质识别、物体识别等等。 一般根据颜色、亮度等信息得出物体的轮廓，依据轮廓所对应的数据来确定轮廓的内容是什么物体或是什么特征，及特征及物体的判断离不开轮廓及对应逻辑数据的处理。

3、 人工神经网络方法实现模式识别,可处理一些环境信息十分复杂,背景知识不清楚,推理规则不明确的问题,允许样品有较大的缺损、畸变,神经网络方法的缺点是其模型在不断丰富完善中,目前能识别的模式类还不够多,神经网络方法允许样品有较大的缺损和畸变,其运行速度快,自适应性能好,具有较高的分辨率。

2、 第一，首先要提取基本的信息特征来在数据库中进行对比，其次要在庞大的大数据库中进行数据的分析📸，提取一些特殊的特点，最后要通过对图像分类的重复处理，来找出大数据中与其图像最相近的图像。