Encontrar características de imagen correspondientes entre dos imágenes es frecuentemente el primer paso para muchos algoritmos de visión por computadora. Este documento presenta un algoritmo de descripción de características de base sintética mejorado que describe y compara características de imagen de manera eficiente y discreta con invarianza a la rotación y escala. Funciona realizando una serie de pruebas de similitud entre la región de características que rodea el punto de característica y un número predeterminado de imágenes de base sintética para generar un descriptor de características que describe de manera única la región de características. Las características en dos imágenes se emparejan comparando sus descriptores. Al almacenar únicamente la similitud de la región de características con cada imagen de base sintética, el tamaño de almacenamiento general se reduce considerablemente. En resumen, este nuevo descriptor de características binarias está diseñado para proporcionar una alta precisión en el emparejamiento de características con simplicidad computacional, uso de recursos relativamente bajo y un diseño amigable para hardware en aplicaciones de visión en tiempo real. Los resultados experimentales muestran que nuestro algoritmo produce tasas de precisión más altas y un mayor número de coincidencias correctas que la versión original y otros algoritmos principales, siendo una buena alternativa para aplicaciones comunes de visión por computadora. Dos aplicaciones que a menudo tienen que lidiar con variaciones de escala y rotación se incluyen en este trabajo para demostrar su rendimiento.