此部分是 计算机视觉中的信号处理与模式识别
与其说是讲述，不如说是一些经典文章的罗列以及自己的简单点评。与前一个版本不同的是，这次把所有的文章按类别归了类，并且增加了很多文献。分类的时候并没有按照传统的分类方法，而是划分成了一个个小的门类，比如SIFT，Harris都作为了单独的一类，虽然它们都可以划分到特征提取里面去。这样做的目的是希望能突出这些比较实用且比较流行的方法。为了以后维护的方便，按照字母顺序排的序。
15. RANSAC
随机抽样一致性方法，与传统的最小均方误差等完全是两个路子。在Sonka的书里面也有提到。
[1981 ACM] Random Sample Consensus
[2009 BMVC] Performance Evaluation of RANSAC Family
若引用文献：
翻译
RANSAC家族的绩效评估——http://tongtianta.site/paper/58281
作者：
摘要 -