Model Globally, Match Locally: Efficient and Robust 3D Object Recognition 中文翻译 ；原网页为：http://campar.in.tum.de/pub/drost2010CVPR/drost2010CVPR.pdfHash table I1. n A (m1,m2) F i.11 m;, (Key to (ms, m6) F1=m2 hash table 图2.(a)两个定向点的点对特征F.分量F1被设置为点F2和F3与法

提出一种局部限定搜索区域的特征匹配算法，将空间约束与局部描述符结合起来。该算法在ASIFT算法基础之上，针对在特征匹配阶段直接去除一对多、多对一的特征点的缺陷做出了改进。由于这些被去掉的特征点中有很多是可以得到正确匹配的，导致获得到的匹配点对少了很多，通过在已经匹配的点对的周围限定区域内寻找出新的未曾匹配的点对，最终达到提升正确匹配数量的目标。经实验验证，所提出的局部限定搜索区域的特征匹配算法相比于ASIFT算法能大量增加特征匹配点的数量。