摘要：
一个算法的优劣主要从算法的执行时间和所需要占用的存储空间两个方面衡量。 时间复杂度： 时间复杂度是算法执行语句的次数，当我们面前有多个算法时，我们可以通过计算时间复杂度，判断出哪一个算法在具体执行时花费时间最多和最少。 常见的时间复杂度有： 常数阶O(1), 对数阶O(log2n), 线性阶O(n) 阅读全文
摘要：
上面的算法如SIFT、SURF提取到的特征也是非常优秀（有较强的不变性），但是时间消耗依然很大，而在一个系统中，特征提取仅仅是一部分，还要进行诸如配准、提纯、融合等后续算法。这使得实时性不好，降系了统性能。 Edward Rosten和Tom Drummond两位大神经过研究，于2006年在《Mac 阅读全文
摘要：
对角化是指存在一个正交矩阵Q，使得 QTMQ 能成为一个对角阵（只有对角元素非0）。 其中QT是Q的转置（同时也是Q的逆，因为正交矩阵的转置就是其逆）。 一个矩阵对角化后得到新矩阵的行列式和矩阵的迹（对角元素之和）均与原矩阵相同。如果M是n阶实对称矩阵，则Q中的第 j 列就是第 j 个特征值对应的一 阅读全文
摘要：
设A是n阶方阵，若存在n维非零向量x，使得： 那么就称λ是A的特征值，x为A属于λ的特征向量，一个矩阵的一组特征向量是一组正交向量。 特征值分解是将一个矩阵分解成下面的形式： 其中Q是这个矩阵A的特征向量组成的矩阵，Σ是一个对角阵，每一个对角线上的元素就是一个特征值。 首先要明确的是一个矩阵其实就是 阅读全文