Mediante la Transformada SIFT, se pueden definir los puntos clave que caracterizan a una imagen cualquiera que luego podrán ser localizados en otras escenas en las que existen rotaciones, cambios de escala e iluminación y oclusiones parciales. De esta forma se podrá realizar una búsqueda automática de objetos en distintas imágenes. Durante el desarrollo de este trabajo se realizará una investigación de los métodos que la Transformada SIFT de David Lowe permite, y se buscarán una serie de conclusiones utilizando dichos métodos en aplicaciones destinadas a la identificación de logotipos corporativos. Para ello se realizará la implementación de un pequeño sistema que será capaz de entrenarse y realizar una comprobación de su funcionamiento. Son muchas las implementaciones de este algoritmo, realizadas para los distintos lenguajes de programación. En este caso se utilizará la versión para Matlab denominada VL_FEAT. En un primer lugar se realiza un entrenamiento, utilizando una serie de imágenes que contendrán los logotipos y que estarán almacenadas en un directorio (al menos 100). Mediante la extracción de los puntos clave de dichas imágenes con el método de Lowe, se obtienen una serie de características que se almacenarán en una base de datos para su posterior uso en el reconocimiento de estos logotipos. Una vez realizado el almacenamiento de las imágenes, se utilizará de nuevo otro de los métodos del paquete de herramientas VL_FEAT para encontrar las coincidencias entre la imagen con la que queremos comprobar el funcionamiento del sistema y las almacenadas anteriormente en el apartado de entrenamiento. Finalmente tras diversas comprobaciones, se realizan una serie de conclusiones que definirán el uso de los mejores métodos de esta Transformada para el uso aquí expuesto. Ingeniería Técnica en Sonido e Imagen