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我正在为 Android 平台开发一个应用程序，其中包含 1000 多个已经“进化”的图像过滤器。
当用户选择一张照片时，我想首先展示最相关的过滤器。
这种“相关性”应该取决于以前的用例。
我已经开发了在保存过滤后的图像时进行注册的工具；这种过滤器和图像的组合可以看作是我系统的训练数据。
问题是必须在选择图像和出现的下一个屏幕之间进行比较。从 UI 的角度来看，我需要整个过程花费不到 4 秒；选择一个图像 -> 获取用于相似性的度量 -> 检查用例 -> 返回 6 个最接近的匹配项。我想在 4 秒内我可以使用动画和进度对话框来让用户满意。
由于平台限制，我在算法的计算开销方面相当有限。我已经实现了一种改编自各种在线教程的技术，用于在 G1 上运行 C 代码，因此可以使用这种语言
特定约束；
- Qualcomm® MSM7201A™，528 MHz 处理器
- 32 位 ARGB 中的 320 x 480 像素位图
- ~ 本地方法获取指标的计算时间为 2 秒
- ~ 2 秒将当前图像的指标与训练数据进行比较
这是一个学术项目，所以欢迎所有想法，任何你能想到或听说过的东西都会引起我的兴趣。
我的想法；
- 我想通过仅使用像素数据而不是邻域函数来降低复杂度(O(n*m)？)
- 我正在考虑使用图像的颜色直方图/灰度直方图/纹理/熵，将它们结合起来进行测量。
- 信息会明显丢失，但我需要生成的指标大大小于图像的内存占用量 (~0.512 MB)
正如我所说，任何指导我的研究的想法都会很棒。
亲切的问候，
加文