Binary的图像特征描述相关问题

binary feature最大的有点是计算快， 存储少。 比较火的有两类binary feature, Local Binary Pattern(LBP) , BRIEF 我想你可能是想问第二类的 首先说明一下， 你在提问的时候假设的读者的先验太多了， 其实大多数人不知道你的问题， 所以你应该描述清楚。 PROSaC 其实知道的人很好， RanSAC知道的人应该很多， 从两者的引用也可以看出来， 所以直接来个prosac狠突然。 Binary feature肯定是用Hamming距离， 至于你说的效果不太好我不太认同， 你可以看一下BRIEF(ECCV2010 和 PAMI 2012). 这类feature效果其实很不错， 而且非常适合做一下real-time应用， 如tracking， 也很适合在手机上使用， 计算复杂度小。 至于Binary的聚类问题， 是可以找到相关工具包， 我以前也用过， 论文也用一两篇。 【 在 asm 的大作中提到: 】 : 发现最近的实时特征都是binary的描述的 速度确实快，但是一些老办法用binary特征好像会有问题，不知道各位大神是怎么解决的？ : 比如prosac以前是需要根据描述符之间距离排序，而binary特征距离怎么排序？用hamming距离么？效果好像不太好 : 聚类binary特征的时候也不太好~ : ...................