类似地，参考图3C，对于pizza slice 310中的每个对角像素，可以在剩余的三个象限中识别对称的其他三个对角像素，并且它们的范数与320中的对角像素的范数相同。例如，参考pizza slice 310中（2，2）处的对角像素与其余三个象限中（−2，2、（−2、−2）、（2，−2）处对称的其他三个对角像素。由于（2，2）处对角像素的平方范数为8，所以（−2，2，（−2），（−1，−2）和（2，−2，−3）处对称的其他对角像素的均方范数同样为8。

在一个实施例中，在感兴趣区域中按其规范排序的像素被存储在查找表中。图4A示出了完整查找表400A的示例，所述完整查找表包含在感兴趣区域中按其规范排序的像素序列。

如图所示，平方范数为0的（0，0）中心像素列为第一个像素，而平方范数为1的（1，0）、（0，1）、（−1，1）和（0，−1）的轴向像素则列为下一组像素；平方范数为2的（1，1）、（-1，1），（-1，-1）和（1，-1）的对角像素列为下一组像素，依此类推。

值得注意的是，完整查找表的大小与特征提取应用的最大感兴趣区域的大小成比例。例如，如果最大感兴趣区域是50×50以提取特征，则完整查找表只需要记录50×50边界内的像素。

作为另一个例子，最大感兴趣区域是100×100以提取特征，完整的查找表需要记录100×100边界内的像素。

一组对称像素具有相同的范数，并且它们在完整查找表400A中彼此相邻地列出。例如，平方范数为1、（1，0）、（0，1）、（−1，1）和（0，−1）的对称轴点彼此相邻。平方范数为2、（1，1）、（−1，2）、（-1，1）和（1，−1）的对称对角点彼此相邻，这是冗余的，占用了更多的存储空间。

在一个实施例中，只有pizza slice的像素记录在缩减查找表中。然后，计算系统110配置为计算剩余pizza slice中的其他对称像素。图4B示出了基于其规范仅记录参考pizza slice中的像素的简化查找表400B的示例。

如图所示，范数为0的位于（0，0）的中心像素列为第一像素，范数为1的位于（1，0）的轴向像素列作为第二像素，范数平方为2的位于（2，1）的对角线像素列第三像素，依此类推。渐进地，对于相同大小的感兴趣区域，缩减查找表400B比完整查找表400A节省了八倍的存储空间。

在一个实施例中，简化查找表同时配置为记录像素的位置。图4C示出了简化查找表400C的示例，所述简化查找表不仅如图4B所示记录参考pizza slice中的像素，而且记录每个像素是位于y＝x还是y＝0线上。

如图所示，表400C包括两个附加列“y=x”和“y=0”，每个列对应于布尔值。如果点位于直线y=x上，则其对应的布尔值为True；否则，其对应的布尔值为False。类似地，如果点位于直线y=0上，则其对应的布尔值为True；否则，其对应的布尔值为False。

值得注意的是，当“y=x”和“y=0”都为True时，像素点是中心点；当“y=x”为假且“y=0”为True时，像素点为轴点；当“y=x”为真且“y=0”为False时，像素点为对角点；当“y=x”和“y=0”都为False时，像素点是内部点。这样，像素的位置可以由两个布尔值表示。布尔值可以预先计算并存储在简化查找表400C中。

因此，计算系统110不需要每次遍历时检查像素的位置。计算系统110可以简单地检索存储在表400C中的像素的布尔值，并基于检索到的像素位置执行对称变换。

一旦生成了查找表400A、400B或400C，计算系统110配置为基于记录在查找表400B、400C中的像素序列遍历感兴趣区域中的每个像素，并确定其是否是局部特征。图5A-5E示出了在螺旋序列中遍历感兴趣区域中的每个像素的示例，其可以从完整或缩减的查找表（例如，查找表400A、400B或400C）获得。

在一个实施例中，计算系统110配置为简单地遵循完整查找表400A中的每个像素坐标（例如，（x，y）坐标），并遍历感兴趣区域中的每一个像素。在另一实施例中，对于缩减查找表400B或400C中的每个像素，计算系统110被配置为通过对称变换来识别其他对称像素，并以逆时针、顺时针、任何其他预定义序列或随机序列遍历它们。