Android上有许多小型示范项目用于分析视频帧，并确定帧是否与少量图像之一具有足够的相似性以触发动作。在这些演示项目中，这些图像通常在应用启动时进行分析，保存在内存中，然后根据视频帧进行检查。这个问题旨在找出一种超越图像匹配应用程序相对简单的起点水平的方法。
这个问题是关于如何构建超出简单演示项目的应用程序，因为它在库中拥有或允许大量图像（数百个），或者具有扩展以管理大量数字的能力的图像。亚马逊“Flow”应用程序是应用程序如何工作的一个示例（但显然远远不及匹配项的数量，并且应用程序可能不一定需要远程服务器连接才能工作）。
对此问题的高质量答案将确定构建上述匹配应用程序的方法，并简要描述应用程序的结构。它不包括技术编程细节，而是帮助程序员找到构建这样一个程序的可行方法。例如，有人可能会发现一个开源应用程序，它具有从图像中提取属性的离线组件，并显示或提供了一些方法，使这些属性可供移动应用程序使用。
关于图像匹配有很多技术问答对，但这个问题与技术性无关。这是关于从一个比小型示范项目提供的更高级的起点确定一种构建应用程序的方法。