brief特徵的**是"
brief: binary robust independent elementary features
"，eccv2010。它出乎出乎意料的簡單，真的是非常簡單，令人感覺到這麼簡單的方式，是真的有效嗎？
1. 給定一副圖
2. 對影象做平滑處理。平滑處理，也就是高斯濾波，也就是blur operation，降低影象雜訊。平滑處理在brief中很重要，後面還會再說到這個。
3. 在影象上，選擇乙個區域性塊區patch，用p表示，它的大小是sxs畫素，在p上面提取breif特徵。
3.1 定義tao 測試，乙個tao測試就是如下的公式：
x,y是p內的兩個畫素位置，當然了，實際上x是形如[u, v]的二維座標，p(x)和p(y)是畫素位置x和y的亮度。tao測試的含義簡單明瞭。
3.2 乙個brief特徵，就是若干個tao測試組成的bit串。構造特定的[x,y]對，做tao測試，再按照公式（2），就得到了brief特徵。
從這個公式，我們可以看出，構造乙個512個bit的brief，就需要512對[x,y]，且需要注意，它們是有序的，每次計算位置都相同，否則影響最終結果。也就說說，一旦選定了512對[x,y]，那麼，無論是提取特徵，還是匹配特徵，都要按照這512對進行計算。512/8=64就是儲存brief所需的位元組數，**將512個bit的brief又稱作brief-64。
brief特徵就是這麼簡單，如此一來，構造brief特徵只有兩個關鍵步驟：1）如何對影象對平滑處理；2）如果選擇[x,y]對。
3.3 由於tao測試是根據單畫素的亮度進行判別的，非常被雜訊影響，做影象平滑可以消除雜訊影響。匹配的難度越大，影象的平滑也越重要。
3.4 **提出了5中選擇[x,y]對的方式，並對比效能，第2種效能最好。
3.5 計算brief特徵之間的距離用hamming距離。
3.6 brief不考慮特徵的方向，即旋轉不變。不考慮檢測關鍵點。不考慮多尺度。
4. 關於開源的brief**
brief的開源**在
這裡。
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