特征点检测与匹配的论文综述

答：特征点检测和匹配的目的是为了得到位姿信息吗？一、特征点（角点）匹配图像匹配能够应用的场合非常多，如目标跟踪，检测，识别，图像拼接等，而角点匹配最核心的技术就要属角点匹配了，所谓角点匹配是指寻找两幅图像之间的特征像素点的对应关系，从而确定两幅图像的位置关系。角点匹配可以.一般，点集1称为 train set （训练集）的对应模板图像，点集2称为 query set（查询集）的对应查找模板图的目标图像。
为了提高检测速度，你可以调用matching函数前，先训练一个matcher。训练过程可以首先使用cv::FlannBasedMatcher来优化，为descriptor建立索引树，这种操作将在匹配大量数据时发挥巨大作用。
而Brute-force matcher在这个过程并不进行操作，它只是将train descriptors保存在内存中。
答：一、特征点（角点）匹配图像匹配能够应用的场合非常多，如目标跟踪，检测，识别，图像拼接等，而角点匹配最核心的技术就要属角点匹配了，所谓角点匹配是指寻找两幅图像之间的特征像素点的对应关系，从而确定两幅图像的位置关系。角点匹配可以...

答：你本科毕业还是研究生，要是本科找个代码实现以下就可以了，要是研究生好歹得自己改进一下吧。写论文没人关系你程序怎么编的，算法要描述清楚，Lowe的两篇论文必须看啊，然后遥感学报上有篇李晓明的也可以看看，其他的就随便选点吧
答：sift是一种提取特征点的算法，可以用matlab编程实现，但没有现成的语句，得自己写程序。另外还有很多提取特征的算法，sift是其中比较好的一种。
答：这里有详细介绍，链接的原算法和改进后算法的代码可以直接下载！

答：大多数入侵检测系统都是采用特征检测这种技术，它的主要优点有：1
：容易实现：基于特征的入侵检测的计算模型比较容易实现。主要的匹配算法也都是成熟算法。因此实现上技术难点比较少。 2：检测精确：对入侵特征的精确描述使入侵检测系统可以很容易将入侵辨别出来。同时，因为检测结果有明显的参照，可以帮助系统管理员采取相应的措施来防止入侵。
3：升级容易：不少基于特征检测的入侵检测系统都提供了自己的规则定义语言，当新的攻击或漏洞出现时，厂商或用户只要根据该攻击或漏洞的特征编写对应的规则，就可以升级系统。