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我正在開發一個Android平臺的應用程序，其中包含1000多個已經'演變'的圖像過濾器。快速輕量級圖像比較度量算法
當用戶選擇一張照片時，我想首先展示最相關的過濾器。
這種「相關性」應該依賴於以前的用例。
我已經開發了一些工具，用於註冊過濾圖像的保存時間;濾波器和圖像的這種組合可以看作是我係統的訓練數據。
問題是在選擇圖像和下一個屏幕出現之間必須進行比較。從UI的角度來看，我需要整個過程少於4秒;選擇一個圖像 - >獲取用於相似性的度量 - >檢查用例 - >返回6個最接近的匹配。我用4秒的時間來計算，我可以使用動畫和進度對話框來保持用戶的快樂。
由於平臺限制，我在算法的計算開銷上相當有限。我已經實施了一種適用於在G1上運行C代碼的各種在線教程的技術，因此該語言可用
特定約束;
- QUALCOMM®MSM7201A™，528兆赫 處理器
- 320×480像素的位圖中的32位ARGB
- 〜2秒鐘的本地方法計算時間，以獲得公制
- 〜2秒將當前圖像的度量與訓練數據進行比較
這是一個學術項目，所以所有想法都是受歡迎的，任何您能想到或聽說過的事情都會對我感興趣。
我的想法;
- 我想用像素數據僅而非鄰里功能，使複雜性降低（O（N * M）？）
- 我一直在尋找使用顏色historgram /灰度直方圖/紋理/熵的形象，結合他們做出的措施。
- 將有信息的一個明顯的損失，但我需要的結果指標比圖像的內存佔用（〜0.512 MB）
正如我所說的，任何想法指導我的研究小得多會太棒了。
親切的問候，
加文