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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.