Trình phát hiện điểm quan tâm (điểm chính, điểm nổi bật) là thuật toán chọn điểm từ hình ảnh dựa trên một số tiêu chí. Thông thường, một điểm quan tâm là mức tối đa cục bộ của một số chức năng, chẳng hạn như số liệu "góc".
Một mô tả là một vectơ của các giá trị, bằng cách nào đó mô tả các bản vá hình ảnh xung quanh một điểm quan tâm. Nó có thể đơn giản như các giá trị pixel thô hoặc có thể phức tạp hơn, chẳng hạn như biểu đồ định hướng độ dốc.
Cùng một điểm quan tâm và mô tả của nó thường được gọi là một tính năng cục bộ. Các tính năng cục bộ được sử dụng cho nhiều tác vụ thị giác máy tính, như đăng ký hình ảnh, tái tạo 3D, phát hiện đối tượng và nhận dạng đối tượng.
Harris, Min Eigen và FAST là các máy dò điểm quan tâm, hay cụ thể hơn là máy dò góc.
SIFT bao gồm cả máy dò và mô tả. Máy dò được dựa trên sự khác biệt của Gaussian (DoG), đó là một xấp xỉ của Laplacian. Máy dò DoG phát hiện các trung tâm của các cấu trúc giống như blob. Bộ mô tả SIFT dựa trên biểu đồ định hướng độ dốc.
SURF có nghĩa là một xấp xỉ nhanh chóng của SIFT.
BRISK, như SIFT và SURF, bao gồm một máy dò và một mô tả. Các máy dò là một máy dò góc. Bộ mô tả là một chuỗi nhị phân biểu thị các dấu hiệu của sự khác biệt giữa các cặp pixel nhất định xung quanh điểm quan tâm.