本书介绍了图像特征若干关键技术，重点围绕图像特征匹配的内点选择、鲁棒性参数估计方法优化和特征提取方法这三方面进行探讨，介绍了一些新研究成果，并对所提出算法的有效性通过理论分析和实验进行验证。

第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
第2章 软决策优化方法
2.1 引言
2.2 基础矩阵
2.3 SDO方法
2.4 对比实验
2.5 本章小结
第3 章 宽基线匹配的内点选取方法
3.1 引言
3.2 邻近特征空间一致性测度
3.3 AFSC算法描述
3.4 实验与分析
3.5 本章小结
第4章 局部不变特征匹配的内点选择方法
4.1 引言
4.2 CFC算法
4.3 kNN-MS算法
4.4 CFDC算法
4.5 实验结果与分析
4.6 本章小结
第5章 重抽样优化的快速RANSAC算法
5.1 引言
5.2 RANSAC算法
5.3 损失函数
5.4 FROSAC算法
5.5 实验结果与分析
5.6 本章小结
第6章 基于结构化优图的稀疏特征提取方法
6.1 引言
6.2 结构优化图
6.3 SOGSFE方法
6.4 实验结果
6.5 本章小结
第7章 基于稀疏低秩表示的判别特征提取
7.1 引言
7.2 相关工作
7.3 DFE方法
7.4 优化
7.5 方法分析
7.6 实验
7.7 本章小结
第8章 低秩保持投影降维
8.1 引言
8.2 相关工作
8.3 低秩表示
8.4 判别低秩保持投影算法
8.5 对所提出方法的分析
8.6 实验
8.7 本章小结
第9章 基于非负低秩表示的流形嵌入半监督学
9.1 引言
9.2 相关工作
9.3 基于非负低秩表示的流形嵌入分类
9.4 实验结果
9.5 本章小结
参考文献