ORB (Oriented Fast and Roatated BRIEF) 如同其名，基本組成為原始的 FAST 的演算法，再配合經過修改、具有 rotation-invariant 的 BRIEF 演算法。
ORB 在 2011 年由 OpenCV Labs 所提出，主要是為了拿來取代 SIFT 及 SURF，因為 SIFT 及 SURF 都有申請專利，無法被免費使用。
ORB 基本上是 FAST 與 BRIEF 的結合，再加上許多的修改來增加效能，一開始先使用 FAST 來搜尋 keypoint，再將所搜尋出來的結果，用 Harris corner 來取出前 N 個最有可能是 corner 的 keypoint。
而為了要達到 rotation invariance，會對每個 keypoint 計算其 weighted centroid，從 keypoint 到其 weighted centroid 的方向，即為該 keypoint 的 orientation。
補充：Weighted centroid 的計算是以該 keypoint 附近區域的像素來作計算，其各像素的灰階值為其權重值。
ORB 使用 BRIEF descriptor，但是加上使其具有方向性的修改，以原本的 BRIEF 來說，在每個 keypoint，都會先找到 n 對像素要來比較大小，ORB 則是會在比較大小之前，以 2 x n 的矩陣(S) 儲存這些點的座標值，接著利用該 keypoint 的 orientation (θ) 得到其旋轉矩陣，將此旋轉矩陣作用於 S，即可得到具有方向性的 Sθ ，再以 Sθ 計算 descriptor。
由論文的實驗來看，ORB 比 SURF 及 SIFT 的速度都還快，具 ORB descriptor 也比 SURF 的表現還好。
Reference
ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)
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