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Surf的SURF算法
1、surf借鉴了sift中简化近似的思想，将DOH中的高斯二阶微分模板进行了近似简化，使得模板对图像的滤波只需要进行几个简单的加减法运算，并且，这种运算与滤波模板的尺寸有关。实验证明surf算法较sift算法在运算速度上要***倍左右。
2、SURF算法：SURF（SpeededUpRobustFeatures）算法是对SIFT算法的改进，其使用了一些加速技术，能够实现更快的特征描述和匹配速度。
3、surf：是一个稳健的图像识别和描述算法。特点不同：mesh：各平衡级的每一组分物料平衡方程、相平衡方程和各平衡级的组分分率归 一化方程、热平衡方程构成。
4、色）图，起作用与mesh相似 surf（X，Y，Z） X、Y、Z中Z通常是X，Y的函式，即Z（X，Y）。X、Y通常是通过调用meshgrid函式生成的数据格线（具体参见meshgrid）。
5、SURF是SIFT的加速版，它善于处理具有模糊和旋转的图像，但是不善于处理视角变化和光照变化。
Fast算法原理:fastica算法步骤详解
基于独立性原理进行信号分离。fastica算法是将多个信号通过混合矩阵相乘混合在一起，而分离的过程就是对混合矩阵进行反演，使得混合后的信号变成相互独立的信号，它是一种基于独立性原理进行信号分离的方法。
FastICA算法的基本步骤： 对观测数据进行中心化，使它的均值为0； 对数据进行白化，。 选择需要估计的分量的个数，设迭代次数 选择一个初始权矢量（随机的）。 令，非线性函数的选取见前文。 。
方向，可以实现顺序地提取独立源，充分体现了投影追踪（ProjectionPursuit） 这种传统线性变换的思想。此外，该算法***用了定点迭代的优化算法，使得收敛 更加快速、稳健。
FastSLAM算法的核心思想是：SLAM（simultaneouslocalizationandmapping），也称为CML（ConcurrentM***ingandLocalization），即时定位与地图构建，或并发建图与定位。
开源模板匹配方法
基于模板的相关性匹配方法：使用模板和待识别图像之间的相关系数来进行匹配。基于特征点匹配的方法：通过检测图像中的特征点，并计算特征点之间的距离和方向，对模板和待识别图像进行匹配。
res里面包含的是匹配的置信度。res = cvmatchTemplate（img_gray，template，cvTM_CCOEFF_NORMED）。threshold = 0.8。取匹配程度大于0.8的坐标。loc = np.where（res = threshold）。
要从image中找到与模板最匹配的部分，Template图像是事先从image图像中截取的一部分。所用的为python模块skimage中的match_template方法，match_template方法使用的是快速归一化互相关算法 【2】 。
在模板匹配方法中，要经过四个步骤：特征提取、模板训练、模板分类、判决。常用的技术有三种：动态时间规整（DTW）、隐马尔可夫（HMM）理论、矢量量化（VQ）技术。
在行为识别中，基于模板匹配的算法可以分为帧对帧匹法和融合匹法。主要方法有：运动能量图像（MEI）和运动历史图像（MHI），基于轮廓的平均运动形状（MMS）和基于运动前景的平均运动能量（AME）等。
所以求解模板匹配方法要在每步迭代时计算当前位置的梯度矩阵J，也就是估计输入图像（或模版图像）在参数变化时对应的变化量。
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