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This paper presents a method for extracting distinctive invariant features from images that can be used to perform reliable matching between different views of an object or scene. The features are invariant to image scale and rotation, and are shown to provide robust matching across a substantial range of affine distortion, change in 3D viewpoint, addition of noise, and change in illumination. The features are highly distinctive, in the sense that a single feature can be correctly matched with high probability against a large database of features from many images. This paper also describes an approach to using these features for object recognition. The recognition proceeds by matching individual features to a database of features from known objects using a fast nearest-neighbor algorithm, followed by a Hough transform to identify clusters belonging to a single object, and finally performing verification through least-squares solution for consistent pose parameters. This approach to recognition can robustly identify objects among clutter and occlusion while achieving near real-time performance.

Notas/Comentarios de Alberto Albiol:
Este artículo tiene más de 68.000 citas y fue pionero de otros que trataban de encontrar puntos característicos en imágenes para permitir establecer correspondencias entre dos imágenes incluso en presencia de rotación y escalas diferentes. Los métodos posteriores que surgieron trataban la misma idea pero trataron de buscar implementaciones más rápidas. Entre otras cosas, el artículo abrió las puertas a cosas tan normales hoy en día como la generación automática de panoramas y realidad aumentada.

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