VF-SIFT Very Fast SIFT Feature Matching¶
这篇文章是SPEEDED UP IMAGE MATCHING USING SPLIT AND EXTENDED SIFT FEATURES的再提升,又增加了4个反映特征点特点的独立变量,进一步提高匹配速度。由于原理相近,下面只作简单描述。
算法描述¶
新增的4个变量为传统SIFT算法描述子所用的4X4区域中的左上、左下、右上、右下四个区域的直方图对应的8个矢量合矢量的方向θ;因为根据实验,θ随机分布,且不同θ间的相互关系弱。匹配时,两特征点的这四个变量之差的绝对值均在0°~36°之间才被接受开始进一步匹配验证(因为95%的正确匹配均落在这个范围内)。
创新点¶
- 与SPEEDED UP IMAGE MATCHING USING SPLIT AND EXTENDED SIFT FEATURES相近。
- 这两篇文章为我们寻求高效匹配算法打开了一个新方向,即寻求便于快速计算的反映特征点特点的独立变量,来作为匹配的先决条件。若我们能再找到类似变量,那么匹配速度会更快。
结果比较¶
在保证95%精度的情况下,匹配速度提升1250倍。