基于云架构的自适应聚类图像
识别技术的研究与实现

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摘要针对移动平台提供高精度图像识别服务，对当前比较流行的SIFT 和BRISK 图像识别算法进行分析和研究，提出一种新型、高效、轻量级，适用于Android 的自适应聚类图像识别算法。并基于Android 平台设计了一套高精度图像识别系统，利用Android 本身提供的各种资源开发图像识别软件。结果表明：该系统硬件设备简单，成本较低、系统可靠、易于使用和扩展。

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	黄学沛
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关键词 ： Android, SIFT 算法, 大数据, 图像识别

Abstract：This paper provides high- precision image recognition service for mobile platforms. It analyzes and researches on SIFT and BRISK algorithm, and proposes a novel, efficient, lightweight adaptive clustering algorithm for image recognition which is suitable for Android. It designs a high-precision image recognition system based on the Android platform, using a variety of resources of Android to develop image recognition software. The results show that the system hardware is simple, low-priced, reliable, easy to be used and extended.

Key words： Android SIFT algorithm big data image recognition

年卷期日期: 2016-05-10 出版日期: 2017-11-10

TP391.41

基金资助:2015 年度湖南省大学生研究性学习和创新性实验计划项目，项目编号：湘教通[2015]269 号第538。

作者简介: 黄学沛，男，湖南衡阳人，本科，研究方向：临床医学。

引用本文:

黄学沛, 张燕, 项炬, 张佳峰, 汤岚钦. 基于云架构的自适应聚类图像识别技术的研究与实现[J]. 电脑与电信, 2016, 1(5): 30-32.
Huang Xuepei, Zhang Yan, Xiang Ju, Zhang Jiafeng, Tang Lanqin. Research and Realization of Adaptive Clustering Image Recognition Technology Based on Cloud Architectures. Computer & Telecommunication, 2016, 1(5): 30-32.

链接本文:

https://www.computertelecom.com.cn/CN/ 或 https://www.computertelecom.com.cn/CN/Y2016/V1/I5/30

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