SIFT 特征提取所需 下载的文件为vlfeat-0.9.20-bin.tar.gz，解压缩后，将vlfeat-0.9.20/bin/win64文件夹下的sift.exe和vl.dll拷贝到当前工作目录下。 https://blog.csdn.net/zhuxiaoyang2000/article/details/53930610 所需文件

sift matlab源码和main函数，具体怎么用看博客https://blog.csdn.net/qq_38185927/article/details/107875947

人耳识别技术是一种新的生物特征识别技术，由于人耳独特的生理特征结构和生理位置，以及其不受外界环境（刺激）和内心活动对生物特征体影响的特点，逐渐引起同领域研究人员的广泛关注。本文主要从人耳图像的特征提取技术方面进行探索与研究。 人耳图像的特征提取是整个识别过程的核心环节。本文的工作主要是围绕如何提取人耳的局部特征和几何特征及如何将这些特征应用于人耳识别等问题展开的，主要工作有： 1)针对人耳图像存在大量相似纹理，直接应用SIFT描述子进行特征点匹配会产生大量误匹配的情况，提出了利用基于全局上下文信息的SIFT描述子进行图像匹配的方法。结合全局上下文信息的SIFT描述子不仅保持了SIFT描述子对图

对于边界显著的图像，用二值图像代替灰度图像进行SIFT特征匹配，节约了运行时间。同时在SIFT算法中用128维的特征描述子进行特征描述影响了算法的实时性，用欧氏距离进行匹配对算法的准确性有一定的影响。提出了一种改进SIFT算法，用64维的特征描述子以及加权的欧式距离进行匹配。实验结果表明，所提出的改进方法在提高准确率的同时还减少了运行时间。

图像处理小白可以跑一下看看效果，学习SIFT原理

这个Matlab代码用于拼接两张具有重合区域的图像，其中用到了SIFT算法和RANSAC算法

图像sift算子学习报告，从基础到学懂。

一个很赞的sift特征提取的matlab程序，这里面的函数都是自定义的，可以实现两幅图像的对应相同点的连接，下通过sift特征匹配的

该压缩包是用sift算子对图像复制粘贴篡改作取证的代码实现，使用者可以参考代码说明中给出的文献，进行进一步研究。

GRANSAC-master.zip