摘要：
矩代表了一条轮廓，一幅图像，一组点集的某些高级特征。几何矩：当处理轮廓时，结果就是轮廓的长度，处理点集时，代表的仅是点的数量。 ${M_{ji}} = \sum\limits_{x,y} {(P(x,y) \cdot {x^j} \cdot {y^i})} $其中（i+j）的和为几就叫做几阶矩。 中 阅读全文
摘要：
SERF(speed up robust feature )特征的关键特性： 特征检测 尺度空间：缩放到不同的大小或分辨率仍能检测 选择不变性：光照不变，旋转不变 特征向量：描述为一个特征向量 DDN过程为：检测、描述、匹配 工作原理： 选择感兴趣的区域POI，用Hessian矩阵找到，然后求取梯度 阅读全文