Local Feature Detection (Detección de Características Locales)

Es un proceso fundamental en visión por computadora dentro del ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

Su objetivo principal es identificar y describir patrones únicos o características distintivas en una imagen, como esquinas, bordes o texturas.

Estas características se utilizan para tareas como la alineación de imágenes, el reconocimiento de objetos o la reconstrucción 3D.

Los algoritmos de detección de características locales analizan pequeñas regiones de una imagen para extraer elementos significativos que son invariables a cambios de escala, rotación, iluminación o puntos de vista.

Métodos comunes incluyen SIFT (Scale-Invariant Feature Transform), SURF (Speeded-Up Robust Features) y ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF).

Esta técnica es clave para aplicaciones prácticas como la navegación de robots, la realidad aumentada y el análisis de imágenes médicas.