Abstract-Det har funnits ett växande intresse för användningen av binärt-värderade funktioner, såsom BRIEF, ORB, och BRISK för effektiv lokal funktionsmatchning. Dessa binära funktioner har flera fördelar jämfört med vektorbaserade funktioner eftersom de kan vara snabbare att beräkna, mer kompakt att lagra och effektivare att jämföra. Även om det är snabbt att beräkna hamming avståndet mellan par av binära funktioner, särskilt på moderna arkitekturer, kan det fortfarande vara för långsamt att använda linjär sökning i fallet med stora datauppsättningar. För vektorbaserade funktioner, såsom SIFT och SURF, har lösningen varit att använda ungefärligt närmaste granne sökning, men dessa befintliga algoritmer är inte lämpliga för binära funktioner. I detta papper introducerar vi en ny algoritm för ungefärlig matchning av binära funktioner, baserat på prioriterad sökning av flera hierarkiska klusterträd. Vi jämför detta med befintliga alternativ och visar att det fungerar bra för stora datauppsättningar, både vad gäller hastighet och minneseffektivitet.
Dessutom är matchning av binära funktioner extremt snabb, som härleds från REF.
Fast Matching of Binary Features
{'venue': '2012 Ninth Conference on Computer and Robot Vision', 'journal': '2012 Ninth Conference on Computer and Robot Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}