特徵提取算法是計算機視覺和圖像處理中的關鍵技術，用於從圖像中提取有意義的特徵，以便於後續的處理和分析。以下是一些常見的特徵提取算法：
SIFT（Scale-Invariant Feature Transform，尺度不變特徵變換）。SIFT算法能夠在不同尺度和旋轉變化下提取出穩定的特徵點。它包括尺度空間極值檢測、關鍵點定位、方向分配、關鍵點描述和特徵點匹配等步驟。SIFT算法對旋轉、尺度縮放、亮度變化保持不變性，對視角變化、仿射變換、噪聲也保持一定程度的穩定性。
SURF（Speeded-Up Robust Features，加速魯棒特徵）。SURF是SIFT的加速版本，它採用Hessian矩陣檢測圖像局部特徵，並通過計算Haar小波回響實現特徵描述，以提高特徵提取的速度，同時保持較高的準確率。
ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF，帶方向的FAST角點和旋轉的BRIEF描述符）。ORB算法結合了FAST角點檢測和BRIEF描述符，具有較高的速度和良好的性能。它採用FAST算法檢測角點，使用BRIEF算法描述特徵點。
Harris角點檢測。Harris角點檢測算法基於圖像灰度變化，通過計算角點回響函式來提取特徵點。
Hessian-Laplace算法。該算法基於Hessian矩陣，通過計算圖像的Hessian矩陣檢測局部極值點，然後使用Laplace運算元提取特徵點。
這些算法在各種套用中表現出不同的性能，選擇最適合特定任務的算法取決於套用的具體需求和約束條件。