總而言之，基于圖理論的特征點(diǎn)匹配方法能夠從全局結(jié)合局部結(jié)構(gòu)的相似性對(duì)特征點(diǎn)集進(jìn)行結(jié)構(gòu)劃分并配對(duì)，是實(shí)現(xiàn)特征匹配的一個(gè)具有較強(qiáng)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(jì)算復(fù)雜度，同時(shí)噪聲和離群點(diǎn)的影響會(huì)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(duì)噪聲和離群點(diǎn)的魯棒建模來(lái)提高匹配精度與效率是目前圖匹配的研究重點(diǎn)。 間接匹配策略一般分為兩個(gè)階段，第一個(gè)階段先根據(jù)待匹配的特征點(diǎn)構(gòu)建具有特定屬性的描述子（Feature Descriptor），從而為每個(gè)特征點(diǎn)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(duì)應(yīng)關(guān)系。

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