SIFT（尺度不变特征变换）算法是一种经典的局部特征提取方法，在人脸识别领域具有重要的应用价值。该算法通过检测图像中的关键点并提取其尺度、旋转不变的特征描述符，能够有效应对人脸图像中的光照变化、姿态变化和部分遮挡等问题。SIFT算法的核心步骤包括构建尺度空间、关键点检测、方向分配和特征描述符生成。在人脸识别任务中，SIFT特征可以用于表征人脸的局部结构信息，通过特征匹配或特征编码的方式实现人脸的比对和识别。相比全局特征方法，基于SIFT的局部特征方法对表情变化和部分遮挡具有更好的鲁棒性。