Resumen

Debido a los escenarios de aplicacin de la correspondencia de imgenes, los distintos escenarios tienen diferentes requisitos para el rendimiento de la correspondencia. Ante esta situacin, las personas no pueden encontrar de forma precisa y oportuna la informacin que necesitan. Por lo tanto, la investigacin de la tecnologa de clasificacin de imgenes es muy importante. La tecnologa de clasificacin de imgenes es una de las lneas de investigacin ms importantes de la visin por ordenador y el reconocimiento de patrones, pero todava hay pocos estudios sobre la clasificacin de imgenes de voleibol. Las bases de datos seleccionadas son la base de datos general ImageNet library y la COCO library. En primer lugar, la imagen en color se convierte en una imagen en gris mediante la transformacin de escala de grises y, a continuacin, la teora del espacio de escala se integra en el proceso de extraccin de puntos caractersticos de la imagen mediante el algoritmo SIFT. Extraer los puntos caractersticos locales de la imagen de voleibol y, a continuacin, combinarlos con el algoritmo Random Sample Consensus (RANSAC) para eliminar el desajuste resultante. Analizar los datos caractersticos para obtener los datos que mejor reflejen las caractersticas de la imagen, y utilizarlos para clasificar las imgenes de voleibol existentes. El algoritmo puede reducir eficazmente la cantidad de datos y tiene un alto rendimiento de clasificacin. Su objetivo es mejorar la precisin de la comparacin de imgenes o reducir el coste de tiempo. Esta investigacin tiene un valor de uso muy importante en aplicaciones prcticas.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Comparación de imágenes; Tecnología de clasificación de imágenes; Visión por ordenador; Reconocimiento de patrones; Clasificación de imágenes de voleibol; Algoritmo SIFT
• Keywords:Image matching; Image classification technology; Computer vision; Pattern recognition; Volleyball image classification; SIFT algorithm