本篇内容：SIFT特征、HOG特征、BoVW模型
传统方法：手动设计特征
深度学习：特征学习
SIFT，即Scale-Invariant Feature Transform尺度不变特征变换
虽然同一个物体的不同图像，可能图像中远近、亮暗、大小、旋转角度都不一样，其像素也不一样，但它们的语义、特征应该是不变的。
旋转不变靠的是主方向
SIFT应用于双目视差计算、图像匹配等。
HOG，即Histogram of Oriented Gradients方向梯度直方图
主要用于行人、车辆检测。
不在提取关键点和兴趣点。直接
HOG窗口化用的，不具有尺度不变性。
BoVW Bag-of-Visual-Words视觉词袋模型
把图像看作文档，局部特征看作单词，利用BoW模型、
其他
CNN旋转不变性不如SIFT好，SIFT主方向找的对的时候旋转不变性很强，CNN不具有理论保障，只是有一定的松弛。ImageNet对于旋转不变性也较好，取决于实际问题场景，适应性不同。CNN对数据的要求比较高。
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