普通模式：使用灰度图 + 直方图作为特征，采用最大余弦相似度
复杂模式：使用多层神经网络提取特征，结合余弦相似度和欧氏距离的加权计算
模式切换功能：在主窗口添加了 "使用复杂识别模式" 的复选框，默认不选中（普通模式）
普通模式：处理速度快，适合日常使用 复杂模式：识别精度更高，但处理时间更长
图像预处理优化：
灰度转换 自适应二值化增强对比度 中值滤波去除噪声 复杂模式额外增加边缘检测步骤
深度学习特征提取：
基于 CNN+RNN 的混合模型 普通模式使用 LSTM 层输出作为特征 复杂模式使用更靠前的网络层，保留更丰富的特征
相似度计算优化：
普通模式：余弦相似度 复杂模式：余弦相似度 + 欧氏距离的加权组合，使用中位数计算最终分数
其他改进：
解决了 TensorFlow 的警告信息 使用.keras 格式保存模型 优化了特征提取器的创建方式，避免重复追踪 完善的中文路径和文件名支持
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