SIFT特征（Scale-invariant feature transform，尺度不变特征转换)是一种计算机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、旋转不变量，此算法由 David Lowe 在1999年所发表，2004年完善总结。其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。此算法有其专利，专利拥有者为 英属哥伦比亚大学。 局部影像特征的描述-SIFT algorithm

本文对于R.Y.wong提出的用于图像匹配的不变矩法进行了分析,给出了在离徽情况下平移和旋转不变性的理论证 明.同时指出比例因子的不变性在离散情况下是不成立的.最后DPSS/52计算机系统上采用四幅不同图像进行了计算机仿X 实脸,取得了与理论分析一致的结果-This article proposes to RYwong moment invariants method for image matching carried out by analyzing the situation in vit

该文献是关于旋转不变纹理特征的提取，分类算法-the paper is about rotation invariant texture feature classification algorithm