计算机视觉作为一个多学科交叉领域，其研究内容和应用领域都很广泛。低层次视觉作为Marr视觉理论研究内容中三个层次的基层，对其处理的准确性和有效性将直接影响到中高层次视觉处理的难易及好坏，对低层次视觉理论研究领域中的特征检测的研究在计算机视觉的理论和应用上都具有重要意义。本文以识别象棋子为目标，首次提出了在识别中采用以SIFT特征向量为主，颜色与逻辑判断为辅的多特征目标识别方法对具体棋子进行匹配识别，并取得了较好的识别效果：本文的主要内容包括：(1)概述了计算机视觉的发展和应用。(2)对现有的匹配技术如宽基线、窄基线匹配技术；现有的角点检测技术进行了研究。(3)分析了高斯差分函数DOG性质及其特点。(4)重点研究了SIFT算法基本原理，及其实现方法。(5)通过仿真对本系统中所用到的图像处理算法进行了比较，并验证了系统的可行性，为系统的程序实现提供了理论基础。(6)最后对本系统的实现框架进行了详细的描述，并给出了部分代码。通过本文的研究为目标识别的具体应用提供了一种新的思路，如用于足球机器人，目标跟踪等场合。