通常，作为SIFT，SURF和其他许多算法的算法会在k维度中提供一组d个关键点和关联的描述符（例如，在每个描述符的SIFT中）有d=128个维度。
因此，为了描述图像，我们需要一个矩阵kxd（k描述符向量，每个向量都在d维度中）。到目前为止一切都很好。
我的问题是：我们如何通过单个矢量描述图像？
这可能非常有用，因为我们可以节省大量空间，因为某些算法（如LSH）需要一个向量作为输入/查询。
在一些论文中（例如this，第6.5节），这种方法被描述为＆＃34;全局描述符＆＃34;。
据我所知，我发现只有this paper，但它看起来并不准确（而且从2009年开始，不是那么新）。
更新 其他可能的解决方案（评论中建议的一些）：
可视包词
gist描述符