sift演算法在影象搜尋方面，用作基礎特徵，個人感覺有一些問題，記錄在這裡：
1 求主方向階段太過依賴影象區域性畫素的梯度方向，有可能使找到的主方向不準確；而後面的特徵向量以及匹配嚴重依賴主方向，一旦有偏差效果會顯著下降
2 圖層金字塔的層如何取是個問題，如果取得不夠緊密，會在匹配時出現偏差；而如果取的過多，造成keypointer數量過大，則會帶來很大的計算負擔
3 影象中大片平滑區域時，由於會過濾掉低對比度的點，因此特徵點的提取有問題；
4 高維向量如何構建倒排索引並實現近似檢索，是個難題；va-file+ 的方法並不能完全解決問題
針對我們可能的應用，我覺得解決上述問題可以有以下思路：
問題1：我們的應用不需要處理很強的旋轉不變性(rotation-invairant)問題，
可以將主方向尋找步驟省略，直接在keypointer周圍區域進行特徵向量提取
問題2：考慮設定統一的縮放尺度，解決匹配問題
問題3：除了sift descriptor本身以外，還需要提取一些畫素區域的統計資訊，作為補充特徵
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