多特征级联图像数据库目标人工智能匹配仿真

摘要

传统的图像数据库目标匹配方法存在置信度低的问题,为了解决上述问题,引入多特征级联的概念,对目标人工智能匹配方法进行仿真优化设计.首先对数据库中待匹配的图像进行滤波预处理,并利用图像分割提取图像目标多级联特征,融合特征提取结果得出图像数据库的特征向量.构建人工智能分类器,输入特征向量,输出图像目标的特征匹配位置,结合匹配位置输出目标人工智能匹配最终结果.通过仿真发现,相比于传统的目标匹配方法,设计出的目标人工智能匹配方法的平均匹配程度高9.0％,且置信度高8.2％,由此证明设计出的匹配方法具有更强的有效性.