我们已经知道SIFT算法采用128维的特征描述子,由于描述子用的是浮点数,所以它将会占用512字节的空间.类似的SUFR算法,一般采用64维的描述子,它将占用256字节的空间.如果一幅图像中有1000个特征点,那么SIFT或SURF特征描述子将占用大量的内存空间,对于那些资源紧张的应用,尤其是嵌入式的应用,这样的特征描述子显然是不可行的.而且,越占有越大的空间,意味着越长的匹配时间. 但是实际上SIFT或SURF的特征描述子中,并不是所有维都在匹配中有着实质性的作用.我们可以用PCA.LDA等特