Ein Bild wird je nach Größe und Detailgrad mit Hunderten bis Tausenden derartiger Schlüsselpunkte assoziiert. Daraus resultierende computationale Kosten fangen wir durch drei Erweiterungen des Verfahrens ab. Erstens reduzieren wir die Dimensionalität der Deskriptoren mittels <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Principal Component Analysis</hi> (<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">PCA</hi>). Im Gegensatz zu Ke und Sukthankar (2004) greifen wir nicht in den Deskriptionsprozess selbst ein, sondern ermitteln den Eigenraum auf Basis der standardmäßig durch <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">SIFT</hi> eruierten Deskriptoren. Zweitens verringern wir die Anzahl der Schlüsselpunkte, indem wir zunächst die mit dem höchsten Kontrast auswählen und auf Basis dessen jene filtern, welche die größten Interessenregionen charakterisieren. Damit werden auf flächenmäßig kleinen Arealen zu findende, kontrastreiche Schlüsselpunkte getilgt, die bspw. in textuellen Ergänzungen von Kupferstichen auftreten und für das <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Matching</hi> irrelevant bis schädlich sind. Drittens setzen wir mit <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Hierarchical Navigable Small World</hi> (<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">HNSW</hi>; Malkov und Yashunin, 2016) einen <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Approximate Nearest Neighbor-</hi>Ansatz mit polylogarithmischer Komplexität ein, der in aktuellen repräsentativen Benchmarks andere Graph-basierte Ansätze in Präzision und Schnelligkeit übertrifft (Aumueller et al., 2018). Eine adaptive Intensitätskorrektur jedes Bildes durch <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization</hi> (<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">CLAHE</hi>; Zuiderweld, 1994) wird vor der Extraktion der Schlüsselpunkte durchgeführt, um stark über- oder unterbelichtete Reproduktionen anzupassen.