尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform 或 SIFT)是一种机器视觉的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，此算法由 David Lowe 在1999年所发表，2004年完善总结。
尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform 或 SIFT)是一种机器视觉的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，此算法由 David Lowe 在1999年所发表，2004年完善总结。
