1. 現在computer vision基本要用的幾個影象特徵和方法 提到 multiple kernel learning的方法
2. hog特徵-理解篇 中提到：
對於解決scale-invariant 的問題：將進行不同尺度的縮放，就相當於對模板進行不同尺度scale的縮放
對於解決rotation-invariant 的問題：建立不同方向的模版（一般取15*7的）進行匹配
總的來說，就是在不同尺度上的影象進行不同方向的模板（15*7）匹配，每個點形成乙個8方向的梯度描述。
並提到了surf，sift,pca-sift三種演算法的比較：
3. vlfeat histogram of oriented gradients (hog). 中實現的是uoctti variant 和 dalal triggs，預設是前者，並且提供了flip hog的方法（是否可以解決原來方法不能處理flip的情況呢？跟把影象flip重提hog特徵有啥優勢？）
4. dense scale invariant feature transform (dsift) 和 revisiting the vlad image representation[14] 都提到hog類的描述子一般應用於classification, object categorization.
是否因為提取的特徵點過多，不利於影象檢索匹配，但vlad是全域性特徵，並會因此影響匹配速度！
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