基于机器学习的图像智能比对方法及系统

本申请公开了一种基于机器学习的图像智能比对方法及系统，其利用机器学习模型从数据中学习并提取能够深度融合图像局部纹理信息和全局空间关系的联合特征向量，以突破传统固定算法提取特征的局限。学习得到的特征表示更具辨别力，能更全面地反映图像的本质内容。进而，将目标图像和对比图像的联合特征向量输入端到端图像特征搜索比对模型，以通过一个统一的机器学习模型来完成比对相似度的学习和优化，无需依赖人工设计的复杂中间步骤或规则。端到端的学习优化方法，避免了多阶段处理可能导致的误差累积和信息损失，显著提高了图像比对的准确性和整体效率。