当使用特征描述符[如SIFT，SURF]时 - 近似最近邻是在图像之间进行匹配的最快方法吗？
答案 0 :(得分：4)
您应该查看pyramid match kernel，这是迄今为止使用本地功能进行图像匹配的最成功算法之一。它具有线性时间复杂度，而不是将图像A中的每个特征与图像B中的每个特征进行比较，即O（n ^ 2）。还有一个免费的implementation。
答案 1 :(得分：3)
我会说基于Euclidean distnace的最近邻居是最容易实现的，但不一定是最快的。
我同意近似的最近邻居或“最佳先出先生”最快才能确定背景设置中哪个图像最接近于探测图像。
如果您尝试识别图像中的单个对象，事情将会更加困难。
答案 2 :(得分：1)