1 加拿大University of British Columbia 大学计算机科学系教授 David G. Lowe发表于2004年Int Journal of Computer Vision,2(60):91-110的那篇标题为“Distivtive Image Features from Scale -Invariant Keypoints" 的论文。作者在其学术网站上发表的Matlab程序代码（注意，这个程序代码的初始版本是 D. Alvaro and J.J. Guerrero,
David G.Lowe在2004年总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法的基础上,提出的一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的特征匹配算法。SIFT特征是图像的局部特征,该特征对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。SIFT特征匹配算法分两个阶段来实现:第1阶段是SIFT特征的生成,即从多幅待匹配图像中提取出对尺度缩放、旋转、亮度变化无关的特征向量;第2阶段是SIFT特征向量的匹配。
