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中文摘要：
服饰图案包含某些象征意义，是传统服饰文化研究中的重要元素。将图像处理技术应用于民族服饰图案的特征提取时，尺度不变特征变换（SIFT）算法和快速鲁棒性尺度不变（SURF）算法是两类较典型的特征提取算法，它们在图像旋转、尺度变化、噪声干扰情况下具有较好的适应性。文章选取清代宫廷服饰中具有代表性的图案作为实验对象，用SIFT和SURF算法分别对该图像进行特征提取，用最优节点优先（BBF）算法确定特征点匹配点对，计算两种算法的正确匹配率和时间复杂度。实验结果表明，两种算法在服饰图案发生旋转、尺度变化、噪声干扰情况下均保持较高的特征匹配率，对从事网络中海量服饰图像数据自动化分类和检索方面的研究人员具有一定参考价值。
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