Trong lĩnh vực nhận dạng đối tượng ngày nay, hướng nghiên cứu phổ biến trên thế giới là việc sử dụng các điểm bất biến (Invarian Feature) trong ảnh làm đặc trưng để nhận dạng. Tiêu biểu nhất trong các thuật toán đối sánh sử dụng đặc trưng dạng này là thuật toán SIFT (Scale-Invarian Feature Transform, David Lowe 1999 và 2004), SIFT có thể coi là thuật toán tiền đề cho các ứng dụng cũng như giải thuật khác về trích chọn biến đổi đặc trưng bất biến trong ảnh. Các giải thuật đang ứng dụng trong thực tế khác đều dựa trên hay phát triển theo các nhánh riêng của SIFT. Các đặc trưng trong SIFT không phụ thuộc vào các phép biến đổi ảnh cơ bản như xoay, co dãn, thay đổi độ sáng,v.v. nên có thể xem tập các đặc trưng của một ảnh là thể hiện cho nội dung của ảnh đó. Vì vậy kết quả của việc nhận dạng sẽ có độ chính xác rất cao và thậm chí có thể khôi phục được đối tượng bị che khuất trong ảnh. Tuy nhiên giải thuật SIFT rất phức tạp trong cài đặt, đòi hỏi thời gian nghiên cứu và am hiểu nhiều thuật toán thành phần. Trong phạm vi đề tài này, em sẽ sử dụng đặc trưng SIFT để ước lượng tập điểm tương đồng giữa hai ảnh nhằm mục đích hiểu biết thêm về phương pháp trích chọn đặc trưng trong việc triển khai các ứng dụng trong thực tế về lĩnh vực tầm nhìn máy tính. Ngoài ra đề tài này còn giúp em nắm chắc kiến thức hơn vì nó kết hợp kiến thức các môn em đã được học trong nhà trường.