加速穩健特徵

SURF ( Speeded Up Robust Features, 加速穩健特徵 ) 是一個穩健的圖像識別和描述算法 ， 首先於2006年發表在ECCV大會上 。 這個算法可被用於計算機視覺任務 ， 如物件識別和3D重構 。 他部分的靈感來自於 SIFT 算法 。 SURF標準的版本比SIFT要快數倍 ， 並且其作者聲稱在不同圖像變換方面比SIFT更加穩健 。 SURF使用海森矩陣的行列式值作特徵點偵測並用積分圖加速運算 ； SURF 的描述子基於 2D 離散小波變換 響應並且有效地利用了積分圖 。