Un detector de punto de interés (punto clave, punto destacado) es un algoritmo que elige puntos de una imagen en función de algún criterio. Por lo general, un punto de interés es un máximo local de alguna función, como una métrica de "esquina".
Un descriptor es un vector de valores, que de alguna manera describe el parche de imagen alrededor de un punto de interés. Podría ser tan simple como los valores de píxel sin procesar, o podría ser más complicado, como un histograma de orientaciones de gradiente.
Juntos, un punto de interés y su descriptor generalmente se denomina característica local. Las funciones locales se utilizan para muchas tareas de visión por computadora, como el registro de imágenes, la reconstrucción 3D, la detección de objetos y el reconocimiento de objetos.
Harris, Min Eigen y FAST son detectores de puntos de interés, o más específicamente, detectores de esquina.
SIFT incluye un detector y un descriptor. El detector se basa en la diferencia de gaussianos (DoG), que es una aproximación de la laplaciana. El detector DoG detecta centros de estructuras con forma de gotas. El descriptor SIFT se basa en un histograma de orientaciones de gradiente.
SURF está destinado a ser una aproximación rápida de SIFT.
BRISK, como SIFT y SURF, incluye un detector y un descriptor. El detector es un detector de esquina. El descriptor es una cadena binaria que representa los signos de la diferencia entre ciertos pares de píxeles alrededor del punto de interés.