Semantic Kernels Binarized – A Feature Descriptor for Fast and Robust Matching¶

• 这篇文章与BRIEF: Binary Robust Independent Elementary Features类似，也是提出一种二进制编码的描述子，其产生过程如下：
1. 选择以特征点邻域（12x12正方形）作为描述区域。
2. 选定描述区域中固定的16个点。
3. 对每个点分别用16中不同的滤波器进行作用（有的用于角点检测，有的用于边缘检测），共得到16x16=256个响应（每个响应的具体内容为：若滤波器作用结果的值大于某阈值，则响应为1，否则为0），即256位的二进制编码。

• 匹配描述子时用Hamming距离计算距离。这篇文章还对特征点提取中高斯核卷积的那部分作了近似处理，将二维高斯核分解为几个矩形区域的叠加，故计算时可用积分图像，卷积速度更快。