尺度不變特徵轉換

尺度不變特徵轉換 ( Scale - invariant feature transform 或 SIFT ) 是一種機器視覺的演算法用來偵測與描述影像中的局部性特徵 ， 它在空間尺度中尋找極值點 ， 並提取出其位置 、 尺度 、 旋轉不變數 ， 此演算法由 David Lowe 在1999年所發表 ， 2004年完善總結 。 後續的論文中也有許多基於 SIFT 改進的論文 ， 例如 SURF 將 SIFT 的許多過程近似 ， 達到加速的效果 ； PCA - SIFT利用主成分分析降低描述子的維度 ， 減少記憶體的使用並加快配對速度 。 其應用範圍包含物體辨識 、 機器人地圖感知與導航 、 影像縫合 、 3D模型建立 、 手勢辨識 、 影像追蹤和動作比對 。 此演算法有其專利 ， 專利擁有者爲 英屬哥倫比亞大學 。