本研究は、画像の濃度勾配のフローにより分類された特徴点を高い信頼性で求めるために、濃度勾配のテンソル行列の固有値解析結果から、画像特徴点のテンソル指数を安定的に計算する手法を提案している。
画像の特徴点は、先ずその異方性（２固有値の差の絶対値）が周囲８画素のそれより小さい点（縮退点）を候補点として抽出し、次にそのテンソル指数（Index) を図１により安定的に計算し、その値を図２のように分類して抽出される。ここで，図１のθ(qi)はその点における勾配テンソル行列の第１固有ベクトルの方向(角度[rad])である。
さらに、近接する縮退点のテンソル指数を図３のように加算して、それらを統合または相殺することができる。図４には顔画像上で本手法により求められた縮退点の特徴点とその種類を示す。記号と種類の対応は、＋：楔店、△：三分岐点、＊：中央点、◇：鞍点である。期待される位置に適切な特徴点が抽出されていることがわかる。
