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- 摘要我们提出了一种使用从 FAST+BRIEF 特征中获得的词袋进行视觉位置识别的新方法。我们第一次构建了一个离散化二进制描述符空间的词汇树，并使用该树来加速几何验证的对应关系。我们使用完全相同的词汇和设置，在非常不同的数据集中呈现没有错误的优胜结果。包括特征提取在内的整个技术在包含 26300 张图像的序列中每帧需要 22ms，比以前的方法快一个数量级。索引词——地点识别、词袋、SLAM... 摘要我们提出了一种使用从 FAST+BRIEF 特征中获得的词袋进行视觉位置识别的新方法。我们第一次构建了一个离散化二进制描述符空间的词汇树，并使用该树来加速几何验证的对应关系。我们使用完全相同的词汇和设置，在非常不同的数据集中呈现没有错误的优胜结果。包括特征提取在内的整个技术在包含 26300 张图像的序列中每帧需要 22ms，比以前的方法快一个数量级。索引词——地点识别、词袋、SLAM...
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