...本信息并经过高斯滤波处理后，SIFT算子在影像的尺度空间通过求极值点、过滤低对比点以及边缘点等操作得到稳定的关键点(KeyPoints)作为特征点，确定其位置和尺度信息，而后取特征点附近区域的梯度主方向当作其方向特征，最后生成特征描述符。
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selected keypoints 选定关键点
Review keypoints 回顾要点
local keypoints 局部关键点
scale-invariant keypoints 尺度不变关键点
This article presents the concept and steps of SPC, indicates the keypoints and lists the items to evaluate the SPC results.
本文对SPC的定义，实施的步骤作了论述，指出了其中的要点，并给出了评价SPC成果的指标。
These days, SIFT keypoints are arguably the most popular, since they can match images under different scales, rotations, and lighting.
这些天来， SIFT关键点可以说是最流行的，因为他们可以匹配不同尺度下，旋转和照明图片。
This is faster than simple SIFT keypoint matching, because it avoids the costly matching process, and keypoints are much simpler than SIFT, so keypoint extraction is much faster.
这比简单的SIFT关键点匹配更快，因为它避免了昂贵的匹配处理，和关键点比SIFT简单得多，所以关键点提取速度要快得多。
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