Bir ilgi noktası (kilit nokta, çıkıntılı nokta) dedektörü, bazı ölçütlere dayanarak bir görüntüden nokta seçen bir algoritmadır. Tipik olarak, bir ilgi noktası, "korniş" metriği gibi bazı işlevlerin yerel maksimumudur.
Bir tanımlayıcı, bir ilgi noktası etrafındaki görüntü yamasını bir şekilde tanımlayan bir değerler vektörüdür. Ham piksel değerleri kadar basit olabilir veya gradyan yönelimlerinin bir histogramı gibi daha karmaşık olabilir.
Bir ilgi noktası ve tanımlayıcısı genellikle yerel özellik olarak adlandırılır. Yerel özellikler görüntü kaydı, 3D yeniden yapılandırma, nesne algılama ve nesne tanıma gibi birçok bilgisayar görme görevi için kullanılır.
Harris, Min Eigen ve FAST, ilgi noktası dedektörleri veya daha spesifik olarak köşe dedektörleridir.
SIFT, hem bir dedektör hem de bir tanımlayıcı içerir. Dedektör, Laplacian'ın bir yaklaşımı olan Gaussianların (DoG) farkına dayanmaktadır. DoG detektörü, blob benzeri yapıların merkezlerini tespit eder. SIFT tanımlayıcısı, gradyan yönelimlerinin bir histogramına dayanır.
SURF, SIFT'in hızlı bir yaklaşımıdır.
BRISK, SIFT ve SURF gibi, bir dedektör ve bir tanımlayıcı içerir. Dedektör bir köşe dedektörüdür. Tanımlayıcı, ilgi noktası çevresindeki belirli piksel çiftleri arasındaki farkın işaretlerini temsil eden ikili bir dizedir.