局部不变特征是近年来计算机视觉领域的研究热点。局部不变特征在宽基线匹配、特定目标识别、目标类别识别、图像及视频检索、机器人导航、场景分类、纹理识别和数据挖掘等多个领域得到了广泛的应用。本文基于局部不变特征检测、局部不变特征描述和局部不变特征匹配3个基本问题,综述了文献中现有的局部不变特征研究方法,并比较了各类方法的优缺点。根据特征层次的不同,局部不变特征检测方法可以分为角点不变特征、blob不变特征和区域不变特征检测方法3类。局部不变特征的描述方法可以分为基于分布的描述方法、基于滤波的描述方法、基于矩的描述方法和其他描述方法。局部不变特征匹配的研究主要集中在相似性度量、匹配策略和匹配验证3个方面。最后在分析各类研究方法的基础上,总结了局部不变特征研究目前存在的一些问题及可能的发展方向。