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。