缩放不变特征转换(SIFT)是计算机视觉中的一种用来检测和描述图片局部特征的算法。该算法是David Lowe在1999年提出的。应用领域包括目标识别，机器人位置自建以及导航，图像开关，三维建模，手势识别，视频跟踪，野生动物个体识别以及动作匹配。该算法受美国专利保护；专利所有人为不列颠哥伦比亚大学。
概述.对于图片中的任意物体，可以通过提取出其上的兴趣点来提供一个对该物体的“特征描述”。当需要在一个有很多其他物体的测试图片中定位此物体时，这一从某个训练图像中提取出来的描述就可