SURF (Speeded Up Robust Feature)是一种高鲁棒性的局部特征点检测器。由Herbert Bay 等人在2006年提出。该算法可以用于计算机视觉领域例如物体识别或者三维重建。根据作者描述该算法比SIFT更快更加具有鲁棒性。该算法中采用积分图像、Haar小波变换和近似的Hessian矩阵运算来提高时间效率,采用Haar小波变换增加鲁棒性。
Speeded Up Robust Features（SURF，加速稳健特征），是一种稳健的局部特征点检测和描述算法。最初由Herbert Bay发表在2006年的欧洲计算机视觉国际会议（Europen Conference on Computer Vision，ECCV）上，并在2008年正式发表在Computer Vision and Image Understanding期刊上。 Surf是对David Lowe在1999年提出的Sift算法的改进，提升了算法的执行效率，为算法在实时计算
