简介：增强现实领域中跟踪技术是一个很重要的研究课题，其中特征点的实时匹配是跟踪算法的关键之一，而跟踪算法中传统的匹配方法复杂，对跟踪的实时性影响较大。为此，应用尺度不变特征变换（SIFT）方法提取SIFT特征，采用基于KD树的最近邻搜索算法实现特征点匹配，可降低算法的复杂度，从而提高跟踪算法的实时性。
基于KD树的SIFT特征点匹配算法
