Cer*_*rin 9 image-comparison machine-learning pattern-matching computer-vision sift
关于SIFT算法已经提出了几个问题,但它们似乎都集中在两个图像之间的简单比较上.不是确定两个图像的相似程度,而是使用SIFT从数千个图像的集合中找到最接近的匹配图像是否切合实际？换句话说,SIFT可扩展吗？
例如,使用SIFT为一批图像生成关键点,将关键点存储在数据库中,然后找到与为"查询"图像生成的关键点具有最短欧氏距离的那些图像是否可行？
在计算欧几里德距离时,您会忽略关键点的x,y,比例和方向部分,并且只查看描述符吗？