画像やデータの中で、周囲と比べて際立って識別しやすい局所的な部分のことです。輪郭の角（コーナー）や輝度変化の激しい点などが該当し、画像認識や物体追跡、3D復元などで重要な役割を果たします。機械学習やディープラーニング技術を用いて高精度に検出され、画像の幾何学的な位置合わせやマッチングの基準として広く利用されています。
特徴点とは
特徴点とは、画像認識やコンピュータビジョンにおいて、画像内から検出される、周囲と区別しやすく位置を特定しやすい局所的な領域や点のことです。
詳しく解説
特徴点は、画像の拡大縮小、回転、明るさの変化などの影響を受けにくい性質（頑健性）を持つことが求められます。代表的な検出アルゴリズムには、ハリスのコーナー検出や、SIFT、SURF、ORBなどがあります。これらの技術により、画像から特徴点を抽出し、それぞれの点がどのような特徴を持つかを表す情報（特徴量）に変換します。これにより、異なる視点から撮影された同じ物体の画像同士を正しく紐付けることが可能になります。機械学習やディープラーニングの発展に伴い、手動で設計されたアルゴリズムだけでなく、ニューラルネットワークを用いて自動的に高精度な特徴点を抽出する手法も広く用いられるようになっています。
具体例・使われ方
具体的な利用例として、スマートフォンのカメラアプリによる顔認識（目や鼻の頭、口角などの特徴点を検出してエフェクトを重ねる）や、複数の写真をつなぎ合わせてパノラマ写真を作成する画像つなぎ合わせ、さらには自動運転におけるランドマークの検出、AR（拡張現実）での現実空間の3次元位置合わせなどが挙げられます。
似た用語との違い
混同されやすい特徴量は、特徴点における局所的な周囲の情報のグラデーションや形状などを数値化した表現を指します。これに対して特徴点は、画像上の具体的な位置（座標）を指す言葉です。また、ランドマークは、顔の特定のパーツや建物の目印など、あらかじめ意味が定義された重要な特徴点を指すことが多いです。
注意点
特徴点は、模様が全くない平坦な壁や、同じパターンが繰り返される格子模様の画像、あるいは極端に暗い場所で撮影された画像からは正しく検出できないことがあります。また、カメラのブレや激しいノイズがある場合にも、誤った位置に特徴点が検出されてしまい、認識精度が低下する原因となるため注意が必要です。