iss演算法的全程是intrinsic shape signatures。
iss特徵點檢測的思想也甚是簡單，簡單來說就是主成分分析法在區域性座標系下的使用：
1.建立關鍵點的區域性座標系；
2.求關鍵點與領域點的協方差矩陣；
3.利用協方差矩陣的特徵值之間關係來形容該點的特徵程度。
顯然這種情況下的特徵值是有幾何意義的，特徵值的大小實際上是橢球軸的長度。橢球的的形態則是對鄰近點分布狀態的抽象總結。試想，如果臨近點沿某個方向分布緻密則該方向會作為橢球的第一主方向，稀疏的方向則是第二主方向，法線方向當然是極度稀疏（只有一層），那麼則作為第三主方向。
如果某個點恰好處於角點，則第一主特徵值，第二主特徵值，第三主特徵值大小相差不會太大。
如果點雲沿著某方向緻密，而垂直方向係數則有可能是邊界。
總而言之，這種區域性座標系建模分析的方法是基於特徵值分析的特徵點提取。
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