ORB算法
ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是一種快速特徵點提取和描述的算法。
這個算法是由Ethan Rublee, Vincent Rabaud, Kurt Konolige以及Gary R.Bradski在2011年一篇名爲：
“ORB：An Efficient Alternative to SIFTor SURF”( http://www.willowgarage.com/sites/default/files/orb_final.pdf )的文章中提出。
ORB算法分爲兩部分，分別是特徵點提取和特徵點描述。
特徵提取是由FAST（Features from Accelerated Segment Test）算法發展來的，
特徵點描述是根據BRIEF（Binary Robust IndependentElementary Features）特徵描述算法改進的。
ORB特徵是將FAST特徵點的檢測方法與BRIEF特徵描述子結合起來，並在它們原來的基礎上做了改進與優化。
ORB算法最大的特點就是計算速度快。這首先得益於使用FAST檢測特徵點，FAST的檢測速度正如它的名字一樣是出了名的快。
再次是使用BRIEF算法計算描述子，該描述子特有的2進制串的表現形式不僅節約了存儲空間，而且大大縮短了匹配的時間。
特徵檢測
圖像的特徵點可以簡單的理解爲圖像中比較顯著顯著的點，如輪廓點，較暗區域中的亮點，較亮區域中的暗點等。
ORB採用FAST算法來檢測特徵點。