Det oftast använda måttet för prestandakarakterisering av lokala funktionsdetektorer är repeterbarhet, men det har observerats att detta inte nödvändigtvis speglar den faktiska prestandan. I detta brev presenteras förbättrade repeterbarhetsformuleringar som korrelerar mycket bättre med funktionsdetektorernas verkliga prestanda. Jämförande resultat för flera toppmoderna funktionsdetektorer presenteras med hjälp av dessa mått; det visar sig att hessiska-baserade detektorer i allmänhet är överlägsna när det gäller att identifiera egenskaper när bilder är föremål för olika geometriska och fotometriska transformationer.
Förbättrade repeterbarhetsåtgärder presenteras i REF.