SLAM中有很多英文缩写的概念（acronym），第一次接触的时候会比较抽象，下面就对特征点部分的名词进行总结，方便之后的复习：
可以理解成图像中有特点的点，容易被人或机器识别出来，比如角点、边缘、区块等等，下图总结了特征点的分类情况； 特征点包含关键点和描述子两种信息，关键点记录了这个点在图像中的位置，描述子则通过把这个点的更多信息（比如方向、大小等等）记录到一个向量当中。
研究人员设计了许多更加稳定的图像特征，SIFT、ORB和SURF是其中比较有名的三种，他们的特点如下图所示：
顾名思义，特征匹配就是把两张图上的相同的特征点进行关联（association），将他们认为是同一个点。
