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摘要:
由于电子商务的迅猛发展,网购越来越成为与网民生活密切相关的重要网络应用.这种传统购物方式的改变不可避免地增加了对物品的搜索量.针对以上问题,本文研究了一种基于视觉字典的物品识别系统,首先提取图像的特征点并利用K-means聚类算法建立支持动态扩充的随机视觉字典,然后进行相似性匹配,最后选取了在市场上使用最为广泛的Android作为开发平台,实现便捷高效物品识别客户端系统,利用随手拍摄的照片或是Web上浏览过的图像“以图搜图”.
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文献信息
篇名 物品识别系统的设计与实现
来源期刊 科技视界 学科
关键词 物品识别 ROOTSift算法 K-means聚类 视觉字典
年,卷(期) 2015,(5) 所属期刊栏目 高校科技
研究方向 页码范围 167
页数 1页 分类号
字数 1427字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 左欣 26 99 4.0 9.0
2 李强 18 67 4.0 7.0
3 徐杰 3 20 3.0 3.0
4 李袁 2 4 1.0 2.0
5 潘威 1 3 1.0 1.0
6 沈构强 1 3 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
物品识别
ROOTSift算法
K-means聚类
视觉字典
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
科技视界
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31-2065/N
大16开
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2011
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