摘要：
http://www.cnblogs.com/eyeszjwang/articles/2429382.htmlk-d tree算法 k-d树（k-dimensional树的简称），是一种分割k维数据空间的数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索（如：范围搜索和最近邻搜索）。应用背景 SIFT算法中做特征点匹配的时候就会利用到k-d树。而特征点匹配实际上就是一个通过距离函数在高维矢量之间进行相似性检索的问题。针对如何快速而准确地找到查询点的近邻，现在提出了很多高维空间索引结构和近似查询的算法，k-d树就是其中一种。 索引结构中相似性查询有两种基本的方式：一种是范围查询（range se... 阅读全文
摘要：
（一）基本原理用八叉树来表示三维形体，并研究在这种表示下的各种操作及应用是在进入80年代后才比较全面地开展起来的。这种方法，既可以看成是四叉树方法在三维空间的推广，也可以认为是用三维体素阵列表示形体方法的一种改进。八叉树的逻辑结构如下：假设要表示的形体V可以放在一个充分大的正方体C内，C的边长为2 n，形体V C，它的八叉树可以用以下的递归方法来定义：八叉树的每个节点与C的一个子立方体对应，树根与C本身相对应，如果V＝C，那么V的八叉树仅有树根，如果V≠C，则将C等分为八个子立方体，每个子立方体与树根的一个子节点相对应。只要某个子立方体不是完全空白或完全为V所占据，就要被八等分（图2-5-1） 阅读全文
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标签：k-d tree物体识别sift休闲最近邻搜索原创作品，允许转载，转载时请务必以超链接形式标明文章原始出处、作者信息和本声明。否则将追究法律责任。http://underthehood.blog.51cto.com/2531780/687160By RaySaint 2011/10/12动机先前写了一篇文章《SIFT算法研究》讲了讲SIFT特征具体是如何检测和描述的，其中也提到了SIFT常见的一个用途就是物体识别，物体识别的过程如下图所示：如上图(a)，我们先对待识别的物体的图像进行SIFT特征点的检测和特征点的描述，然后得到了SIFT特征点集合。接下来生成物体目标描述要做的就是对特征点 阅读全文