ORB算法
ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是一种快速特征点提取和描述的算法。
这个算法是由Ethan Rublee, Vincent Rabaud, Kurt Konolige以及Gary R.Bradski在2011年一篇名为：
“ORB：An Efficient Alternative to SIFTor SURF”( http://www.willowgarage.com/sites/default/files/orb_final.pdf )的文章中提出。
ORB算法分为两部分，分别是特征点提取和特征点描述。
特征提取是由FAST（Features from Accelerated Segment Test）算法发展来的，
特征点描述是根据BRIEF（Binary Robust IndependentElementary Features）特征描述算法改进的。
ORB特征是将FAST特征点的检测方法与BRIEF特征描述子结合起来，并在它们原来的基础上做了改进与优化。
ORB算法最大的特点就是计算速度快。这首先得益于使用FAST检测特征点，FAST的检测速度正如它的名字一样是出了名的快。
再次是使用BRIEF算法计算描述子，该描述子特有的2进制串的表现形式不仅节约了存储空间，而且大大缩短了匹配的时间。
特征检测
图像的特征点可以简单的理解为图像中比较显著显著的点，如轮廓点，较暗区域中的亮点，较亮区域中的暗点等。
ORB采用FAST算法来检测特征点。