摘要：由于目前的SIFF（scale invariant feature transform）特征提取算法具有较高的时间复杂度，不利于大规模的数据存储和搜索，提出一种简化的SIFT局部图像特征提取算法。改进的SIFF算法针对于描述子生成部分进行简化，将原算法中特征点描述子的矩形区域改为圆形区域，并将RANSAC（random sample consensus）算法应用于SIFT特征匹配中，有效地剔除错误匹配点。采用K．Mikolajczyk的衡量方法，即查全率和错误率进行评估。实验结果显示，算法在旋转、光照、视角变化等情况下都有很好的匹配效果，并且降低了时间复杂度。

关键词：invariant feature 视觉不变量 sample 

单位：吉林大学计算机科学与技术学院 长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室 长春130012 长春师范学院计算机科学与技术学院 长春130032