sift 後來有兩種擴充套件，都用到pca的概念。
1 pca-sift
pca-sift與標準sift有相同的亞畫素位置（sub-pixel ），尺度（scale）和主方向（dominant orientations），但在第4步計算描述子的時候，它用特徵點周圍的41×41的像斑計算它的主元，並用pca-sift將原來的2×39×39維的向量降成20維，以達到更精確的表示方式。
▲建立pca-sift描述子的步驟：
1） 計算或者載入投影矩陣
2）檢測關鍵點
3） 通過與投影矩陣相乘投影關鍵點周圍的像斑
▲ pca-sift 投影矩陣的產生
△ 選擇一系列有代表性的影象並且檢測這些影象的所有關鍵點
△ 對每乙個關鍵點：
1〉 在它的周圍選擇乙個大小為41×41象素的像斑
2〉 計算垂直和水平的梯度，形成乙個大小為39×39×2＝3042的向量
3〉 將這些向量放入乙個k×3042大小的矩陣a，k是所檢測的關鍵點數目。
4〉 計算矩陣a的協方差： a＝a－mean a cov a ＝ata
5〉 計算cov a 的特徵值和特徵向量
6〉 選擇前n個特徵向量，投影矩陣是乙個由這些特徵向量組成的n×3042的矩陣
7〉 n可以是乙個根據經驗設定的固定值，也可以基於特徵值動態選擇。
8〉 投影矩陣只計算一次，並且儲存
▲ 建立描述子
△ 輸入： 在尺度空間關鍵點的位置和方向
△ 在關鍵點周圍提取乙個41×41的像斑於給定的尺度，旋轉到它的主方向
△ 計算39×39水平和垂直的梯度，形成乙個大小為3042的向量
△ 用預先計算好的投影矩陣n×3042與此向量相乘
△ 這樣生成乙個大小為n的pca-sift描述子
▲sift和pca-sift的比較
△ sift：
維數：128
缺點：維數高、不完全的仿射不變
優點：需要較少的經驗主義知識，易於開發
△ pca-sift：
缺點：不完全的仿射不變；投影矩陣需要一系列有代表性的影象；這個矩陣只對這類影象起作用
優點：保留不變性的同時低維，大大減少了計算時間
2 gloh (gradient location-orientation histogram)
把原來sift中4×4棋盤格的location bins 改成仿射狀的同心圓的17 location bins 來表示，並計算其中的梯度方向直方圖（梯度方向分為16種），因此共16×17＝272維，之後再作pca將其降成128維，因此保有跟sift一樣精簡的表示方法。
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