Trabajo con python e imágenes de tablas (tomadas de arriba). Mi objetivo es tomar una foto de una tabla al azar y luego encontrar las tablas más parecidas a ella en mi base de datos. Obviamente, la principal característica que distingue a las mesas es su forma (cuadrada, rectangular, redonda, ovalada), pero también hay otros detalles.
Por ahora, sólo estoy ejecutando un PCA y un KNN sobre las imágenes rgb de las tablas para encontrar las tablas más similares en la base de datos para cada una de las tablas de la base de datos.
El problema es que cuando aumento el número de imágenes rgb de las tablas, por ejemplo, de 400 a 500, el tiempo de procesamiento aumenta considerablemente. Mi objetivo final es ejecutar este programa con 2000 o incluso 4000 imágenes de tablas por lo que necesito un algoritmo de aprendizaje automático más eficiente para mi tarea.
¿Me pueden recomendar otro algoritmo de aprendizaje automático más eficiente para esta tarea?
