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c++ - 我应该使用什么距离度量来匹配 RIFT 描述符？

问题描述

我目前正在尝试使用 PCL 库中的 FLANN 模块在其特征空间中找到一个点的最近邻 (NN)。

我要比较的点是 RIFT 描述符，格式为pcl::Histogram<32>，因为我使用 4 个 bin 表示距离，8 个 bin 表示梯度（就像在原始文章中一样）。
我想知道我应该使用什么距离度量，因为默认的是 L2 范数，当匹配高维特征空间中的点时，这似乎有点弱。
我使用KdTreeMultiIndexCreatorFLANN 的索引来加快搜索速度。

我一定会使用下面的 flann 模块： 

// Useful types
typedef pcl::Histogram<32> FeatureT;
typedef flann::L2<float> DistanceT;
typedef pcl::search::FlannSearch<FeatureT, DistanceT> SearchT;
typedef typename SearchT::FlannIndexCreatorPtr CreatorPtrT;
typedef typename SearchT::KdTreeMultiIndexCreator IndexT;
typedef typename SearchT::PointRepresentationPtr RepresentationPtrT;
// Instantiate search object with 4 randomized trees and 128 checks
SearchT search (true, CreatorPtrT (new IndexT (4)));
search.setPointRepresentation (RepresentationPtrT (new DefaultFeatureRepresentation<FeatureT>));
search.setChecks (128); // The more checks the more precise the solution
// search_cloud is filled with the keypoints to match
search.setInputCloud (search_cloud);
search.nearestKSearch(point_to_match, 1, indices, distances);

那么，FLANN 中最适合我的问题的距离测量是什么？

标签： c++computer-visionpoint-cloud-libraryflann

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