Distinctive Image Features form Scale-Invariant Keypoints论文研究(第一阶段)

1、单词解释：

hough transform：霍夫变换

SIFT（Scale-invariant feature transform）：尺度不变特征转换

computer vision:计算机视觉

localize:使局部化

threshold：门槛

shear：切边

translation：平移

affine parameter:仿射参数

Euclidean:欧几里得的

wavelet:小波

coefficient：系数

scale space：尺度空间或者空间尺度

convolution：卷积

Dog:Difference of Gaussians(高斯尺度空间)

GSS:Gaussian scale space(高斯差分)

octave index:层索引

scale index:尺度索引

spacing:间距，间隔

perturbation:扰动，小变异

simulation：模拟，仿真

derivative：导数

operator:运算符

gradient operator:梯度算子

dot product：点积

product：乘积

second order:二阶的，二级的

normalization:归一化

quadratic term:二次项

principal curvature:主曲率

resolution:分辨率

match against with:使与……相竞争

bilinear:双线性的

interpolation：内插

on the order of：大约

eigenvalue:特征值

i.e.：即，换言之

2、知识点

distinctive：独特性好，信息量丰富，适用于在海量特征数据中进行快速，准确的匹配。