尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform 或 SIFT)是一种机器视觉的演算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变数，此演算法由 David Lowe 在1999年所发表，2004年完善总结。后续的论文中也有许多基于 SIFT 改进的论文，例如 SURF 将 SIFT 的许多过程近似，达到加速的效果；PCA-SIFT利用主成分分析降低描述子的维度，减少记忆体的使用并加快配对速度。其应用范围包含物体辨识、