總而言之，基于圖理論的特征點匹配方法能夠從全局結(jié)合局部結(jié)構(gòu)的相似性對特征點集進行結(jié)構(gòu)劃分并配對，是實現(xiàn)特征匹配的一個具有較強理論研究意義的途徑，然而由于其 QAP 和 NPC 屬性，因而具有較高的計算復雜度，同時噪聲和離群點的影響會直接制約圖匹配算法的有效性。 因此，研究圖匹配算法的快速優(yōu)化求解以及針對噪聲和離群點的魯棒建模來提高匹配精度與效率是目前圖匹配的研究重點。 間接匹配策略一般分為兩個階段，第一個階段先根據(jù)待匹配的特征點構(gòu)建具有特定屬性的描述子（Feature Descriptor），從而為每個特征點賦予各自的特征向量，然后根據(jù)描述子的相似程度建立粗略的對應關(guān)系。

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