对传统SIFT算法从特征点提取时间和匹配精度上进行了优化，基于优化算法提取的特征点对构建三角网进行小面元微分纠正配准。试验结果表明，该方法是一种有效的遥感影像自动配准方法。

提出了一种基于B P神经网络和安卓的车牌识别方法。以BP神经网络的模式识别技术作为主要识别方法,选取尺度不变特征转换（SIFT）算法探测牌照中局部特征字符特征作为神经网络的输入,进行神经网络训练,实现了对字符的识别,然后将车牌识别方法移植到安卓平台,实验结果表明该识别方法可行,满足了车牌识别基本需求。