SIFT es un algoritmo de procesamiento de imágenes. Utiliza un método para combinar pirámides tridimensionales y dos espacios S para crear un solo modelo. Al maximizar la diferencia de gaussianos (perro), el método es capaz de producir una imagen con un contraste muy alto. Este algoritmo utiliza una función matemática llamada combinación lineal de cuatro parámetros para describir la imagen. El modelo resultante se conoce como una bolsa de palabras.
El algoritmo de tamiz extrae los marcos de los extremos locales del espacio de escala de perros, que se define por elementos con vecinos más pequeños y más grandes. Los extremos locales se interpolan cuadriculares, lo que es esencial para la localización precisa de KeyPoint. Después de la extracción, el marco se limpia para eliminar las respuestas de bajo contraste y las que están cerca de los bordes. Una vez que el marco esté limpio, se le asigna una orientación específica. Luego, es reprocesado eliminar las características pobres correspondientes.
El detector de tamices busca extremos locales y puntos clave, que son áreas en la imagen que contienen el mayor número de píxeles similares. Al comparar estos bordes, identifica a un extremo local que puede ser un punto de teclado en la imagen. Una vez que se haya identificado el extremo local, el algoritmo construye un descriptor alrededor del punto de teclado que contiene información sobre las características visuales alrededor del teclado. El algoritmo es invariante a la rotación y la iluminación de imágenes, que son importantes cuando se analizan una imagen.
