Resumen

El emparejamiento de imágenes es un método de emparejamiento mediante el análisis de la escala de grises y la información de textura de la imagen de referencia y la imagen a emparejar. En primer lugar, el algoritmo de transformación de características invariante a la escala (SIFT) tiene un tiempo de descriptor largo y poca capacidad en tiempo real, por lo que se propone un método de reducción de dimensión no lineal (LLE) basado en la incrustación lineal local para preservar la información no lineal en el espacio de datos original tanto como sea posible, acortar el tiempo de ejecución del algoritmo y mejorar la precisión del emparejamiento. En segundo lugar, con el objetivo de abordar el problema de que la distancia euclidiana requiere una gran cantidad de cálculos en el proceso de emparejamiento, se propone la distancia de Manhattan para calcular la similitud entre la imagen de referencia y la imagen a emparejar, con el fin de reducir aún más el tiempo del algoritmo. A través del algoritmo mejorado LLE-SIFT, los resultados experimentales muestran que el algoritmo tiene una alta tasa de emparejamiento y mejora la velocidad de emparejamiento.

• Materias:Inteligencia artificial Aplicación móvil Asistencia tecnológica a personas con discapacidad Tecnología en educación
• Subjects:Artificial intelligence Mobile application Technological assistance to people with disabilities Technology in education
• Palabras claves:Comparación de imágenes; Algoritmo de criba; Lle; Distancia manhattan; Precisión de la comparación; Tiempo del algoritmo
• Keywords:Image matching; Sift algorithm; Lle; Manhattan distance; Matching accuracy; Algorithm time