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当使用特征描述符[如SIFT，SURF] - 是近似最近邻的最快方法来进行图像匹配吗？近似最近邻是计算机视觉中最快的特征匹配吗？
A
回答
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我想说基于欧几里德距离的最近邻居是最容易实现的，但不一定是最快的。
我同意近似最近的邻居或'最好的箱子第一'将是最快识别你的背景中最接近类似于探测图像的图像。
如果您试图识别图像中的单个对象，事情会变得更加困难。
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您应该查看pyramid match kernel，这是迄今为止与当地功能进行图像匹配最成功的算法之一。它具有线性时间复杂度，而不是将图像A中的每个特征与图像B中的每个特征比较，即O（n^2）。还有一个免费的implementation。
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