ナンバー プレート認識アプリケーションに統合される CBIR ソリューションを開発しています。画像マッチング アルゴリズムは非常に堅牢ですが、ご想像のとおり、データベースは巨大であり、データベースからのマッチング用の画像の抽出は非常に低速です。小さな局所特徴ベクトルや単一の数値などで画像を量子化しようとしましたが、成功しませんでした。アイデアは、そのような値にインデックスを付けて、非常に高速な抽出を可能にすると同時に、一致する候補の数を大幅に減らすことです。私はこのテーマに関する多くの論文を読みましたが、それらのほとんどは分類と機械学習を解決策として扱っています。すべての画像 (ナンバー プレートの写真) が互いにかなり似ているため、分類がどのように役立つかわかりません。過去に同様の問題があったか、私がこれを解決する方法について手がかりを持っている人でさえ. 私は長い間、このパフォーマンスの問題から抜け出す方法を実際に設計しようとしてきましたが、あまり成功していません。