你好，1. 基于特征提取的方法：该方法先对图像进行特征提取，然后将提取出的特征与已知的特征进行比较，以判断图像类别。例如，利用SIFT、HOG、LBP等算法提取图像的局部特征，然后使用分类器如SVM、KNN等进行分类。
2. 基于深度学习的方法：该方法使用神经网络学习图像的特征表示，通过训练大量的图像数据，自动提取图像的高层特征，并将其用于分类。例如，使用卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等进行图像分类。
3. 基于统计学习的方法：该方法使用概率统计模型对图像进行建模，从而实现图像分类。例如，使用朴素贝叶斯、决策树等方法对图像进行分类。
回答如下：1.传统的基于特征提取和分类器的方法：将图像转换为一组特征向量，然后使用分类器对其进行分类。这种方法包括SIFT、SURF、HOG等特征提取算法和SVM、KNN、决策树等分类器。
2.深度学习方法：使用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型对图像进行特征提取和分类。这种方法需要大量的数据和计算资源来训练模型，但在许多图像识别任务中取得了很好的效果。
3.基于检索的方法：将图像库中的图像与待识别图像进行比较，找到与待识别图像最相似的图像。这种方法包括基于颜色、纹理、形状等特征的图像检索方法。
