多特征级联图像数据库目标人工智能匹配仿真

徐颖慧，晋国卿

(江西农业大学南昌商学院，江西 共青城 33202)

1 引言

视觉是人类感知和认识外部世界的重要途径，随着计算机技术与人工智能技术的高速发展，计算机视觉逐渐成为信息时代机器感知和外部世界信息采集的重要产物，利用人类的视觉特性，将人类视觉器官认识事物替换成用成像设备来感知世界[1]。计算机视觉的主要研究目标是利用摄像机和计算机代替人眼，对目标进行采集，以图像的方式存储在数据库当中，由此便形成了图像数据库。对数据库中的图像进行目标的识别、匹配、跟踪以及测量，并对二维图像进行处理，最后输出计算机获取的环境信息。图像数据库按照存储图像的类型，将数据库中的二维图像分为静态图像数据库和动态图像数据库，将图像数据库中的图像以多特征的形式存储和标记，当有其它 图像需要判定和识别时，可以利用图像特征目标匹配的方法尽快分类和识别图像[2]。图像匹配主要就是指通过图像的内容、结构、纹理、灰度等特征的对应关系、相似性以及一致性的分析，寻求相似目标图像的方法。现如今计算机视觉相关技术以及应用到多个领域当中，图像特征匹配和跟踪都占有相当重要的位置。

现阶段存在的目标匹配方法有：传统模糊逻辑目标匹配方法、基于SIFT算法的目标匹配方法和基于网络结构图像的目标匹配方法[3]。其中传统的模糊逻辑目标匹配方法利用模糊逻辑进行，将图像数据库模糊化，输入到模糊集合进行模糊推理，利用模糊规则得到目标模糊匹配结果，对模糊匹配结果进行去模糊处理，得到最终的离散数据，即为最终的图像目标匹配结果。……