ISS算法的全程是Intrinsic Shape Signatures。

ISS特征点检测的思想也甚是简单，简单来说就是主成分分析法在局部坐标系下的使用：

1.建立关键点的局部坐标系；

2.求关键点与领域点的协方差矩阵；

3.利用协方差矩阵的特征值之间关系来形容该点的特征程度。

显然这种情况下的特征值是有几何意义的，特征值的大小实际上是椭球轴的长度。椭球的的形态则是对邻近点分布状态的抽象总结。试想，如果临近点沿某个方向分布致密则该方向会作为椭球的第一主方向，稀疏的方向则是第二主方向，法线方向当然是极度稀疏（只有一层），那么则作为第三主方向。

如果某个点恰好处于角点，则第一主特征值，第二主特征值，第三主特征值大小相差不会太大。

如果点云沿着某方向致密，而垂直方向系数则有可能是边界。

总而言之，这种局部坐标系建模分析的方法是基于特征值分析的特征点提取。