SIFT | Abstract 第5文
The recognition proceeds by matching individual features to a database of features from known objects using a fast nearest-neighbor algorithm, followed by a Hough transform to identify clusters belonging to a single object, and finally performing verification through least-squares solution for consistent pose parameters.
David G. Lowe, "Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints"
ディープラーニングではなく2004年に発表された特徴量ベースの機械学習による検出手法で、特徴点の検出と特徴量の記述の二段階で細かい特徴を把握して物体認識をするSIFTの論文である"Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints"のAbstractの第5文について、英語リーディング教本
「認識は速い最近傍法を使って既知の物体からの特徴量のデータベースと個々の特徴量を照合することによって進められ、一つの物体に属するクラスタを特定するためのハフ変換がそれに続き、最後に一貫性のある姿勢パラメータのための最小二乗法による解法を通じた検証を行う。」
"followed by"は「（～の）後に；（～に）続いて」という意味です。followedは分詞構文で、前の働きはfollowedより前の文全体を修飾して、「それに続いて」という意味になっています。
followed byの意味・使い方 - 英和辞典 WEBLIO辞書
それに続いてさらに、"and finally performing"と次の処理について順番に説明しています。
"Hough transform"は「ハフ変換」のことです。
SIFT記述子については、画像認識 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
薬袋善郎先生の公式ウェブサイト
