我正在研究SIFT（尺度不变特征变换）
和HOG（定向梯度直方图）。所以我想知道SIFT优于HOG的优势，以防我们必须从一系列活动帧（即站立）中提取特征。
到目前为止我所理解的是：
1）在SIFT中应用高斯平滑以计算DOG（高斯差）。然后执行“缩放极值检测”，您将检测到要素点。获得此功能点后，您需要计算每个功能的HOG。由于它需要16x16邻域，因此结果将是128长度描述符。而HOG计算整个图像的边缘梯度并找到每个像素的方向，以便它可以生成直方图
2）HOG用于提取全局特征，而SIFT用于提取局部特征
3）SIFT也是比例和旋转不变的，而HOG不是比例和旋转不变的。
如果SIFT还有其他任何优点，请告知我们。如果我理解错误，也要纠正我。 谢谢