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常見的hash函式 :-D 非常經典！！

阿新 • • 發佈：2019-02-19
最初選擇的過程涉及一個地區或感興趣的物件。從那裡使用，如Harris角檢測器（HCD的），尺度不變特徵變換（SIFT）或速成式的強大功能（衝浪），一組功能的仿射提取這被視為代表仿射不變特徵檢測演算法表示物件或地區。這一套有時被稱為巨集觀功能或功能的星座。對發現的功能的性質和型別的物件或地區被列為它可能仍然是可能的匹配兩個星座的特點，即使可能有輕微的差異（如丟失或異常特徵）兩集。星座，然後說是功能分類設定。
雜湊值是計算從星座的特性。這通常是由最初定義一個地方的雜湊值是為了居住空間中完成- 在這種情況下，雜湊值是一個多層面的價值，定義的空間正常化。再加上計算的雜湊值另一個程序，決定了兩個雜湊值
之間的距離是必要的過程-一個距離測量是必需的，而不是一個確定性的平等經營者由於對星座的雜湊值計算到了可能的差距問題。也因為簡單的歐氏距離度量的本質上是無效的，其結果是自動確定特定空間的距離度量已成為學術界研究的活躍領域處理這類空間的非線性性質。
幾何雜湊包括各種汽車分類的重新檢測中任意場景的目的，典型的例子。檢測水平可以多種多樣，從剛檢測是否是車輛，到特定型號的車輛，在特定的某個車輛。

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