为了提高局部特征描述子的鲁棒性，利用上下文信息是一个不错的方法。这里我们讨论如何利用图像分割或场景理解的结果来提高特征描述子的鲁棒性。
图像分割可以帮助我们获取图像中不同物体或区域的信息，从而更好地理解图像的上下文信息。通过将图像分割的结果与特征描述子结合起来，我们可以更好地描述图像中的局部特征。例如，我们可以使用图像分割的结果来选择最相关的特征描述子，或者使用图像分割的结果来权重不同特征描述子的重要性。
场景理解可以帮助我们获取图像中更高层次的语义信息，从而更好地理解图像的上下文信息。通过将场景理解的结果与特征描述子结合起来，我们可以更好地描述图像中的局部特征。例如，我们可以使用场景理解的结果来选择最相关的特征描述子，或者使用场景理解的结果来权重不同特征描述子的重要性。
我们需要注意的是，利用上下文信息来提高特征描述子的鲁棒性需要大量的实验和验证。我们需要设计实验来评估不同方法的有效性，并选择最适合我们需求的方法。同时，我们也需要注意的是，利用上下文信息来提高特征描述子的鲁棒性可能会增加计算成本，因此我们需要在鲁棒性和计算成本之间寻找一个合适的平衡点。
