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上传时间: 2014-07-27
详细说明： 目前常用的SIFT 和SURF 识别算法存在匹配时间长、运算量大和内存占用多等问题, 无法满足实时移动检索应用. 针对这些问题, 本文提出了一种智能手机上的实时识别算法, 通过缩短特征点检测时间和降低尺度空间特征点定位的复杂度, 保证识别的实时性和准确性. 实验结果表明, 本算法能有效地运行在普通的资源受限智能手机上, 具有较好的通用性; 同时能 实现对场景的实时识别, 消耗内存资源也较少, 适合在实际应用中使用.
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