그 후 , 이 들 특징 은 다수 의 스케일 로 비교 된다 . 중심 - 주변 스케일 은 스케일 0 ( 원본 이미지 ) 으로부터 스케일 8 ( 수평 및 수직 치수 둘 다 에서 28 = 256 으로 인자 에 의해 줄어든 이미지 ) 까지 9 개 의 스케일 을 갖 는 이원형 피라미드 ( dyadic pyramids ) 로부터 얻 는다 . 그 후 , 6 개 의 중심 - 주변 차이 맵 은 12 개 의 특징 각각 에 대해 피라미드 스케일 에 걸쳐 점 - 대 - 점 차이 로 계산 되 어 총 72 개 의 특징 맵 을 생성 한다 . 각 특징 맵 에 는 활동 에 대한 강력 한 공간 내 특징 ( spatial within - feature ) 및 상기 공간 내 특징 에 이 은 , 스케일 경쟁 에 걸친 스케일 내 경쟁 ( within - scale competitio ) 를 제공 하 는 내부 역학 이 추가 로 부여 된다 . 모든 특징 맵 은 최종 적 으로 고유 한 스칼라 현저 성 맵 에 기여 한다 . 이 방법 의 복잡 성 은 공간 도메인 에서 현저 성 을 계산 하 는 것 이 어렵 다는 것 을 입증 한다 .