بسبب دوره في العديد من مهام الرؤية الحاسوبية، خضع التطابق الصوري (الصوري: صورة) للبحث النشط من قبل الباحثين، مما أدى إلى تحسينات أفضل وأكثر تمييزًا في وصفاء الخصائص (feature descriptors) وإلى استراتيجيات تطابق أكثر قوة، بفضل ظهور التعلم العميق والقوة الحاسوبية المتزايدة للأجهزة الحديثة. على الرغم من هذه الإنجازات، لم يشهد عملية استخراج النقاط الرئيسية (keypoint extraction) التي تعد أساس خط أنابيب التطابق الصوري (image matching pipeline) تقدمًا مكافئًا. يقدم هذا البحث هاريس زد + (HarrisZ$^+$+)، وهو ترقية لكاشف الزوايا هاريس زد (HarrisZ)، مُحسّن للعمل بشكل متزامن مع التحسينات الحديثة الأخرى في خط أنابيب التطابق الصوري. لا يقتصر هاريس زد + على ضبط معلمات الإعداد فحسب، بل يُدخل تعديلات إضافية على معايير الاختيار التي حددتها هاريس زد، مما يوفر نقاط رئيسية أكثر وأكثر تمييزًا، وهي موزعة بشكل أفضل على الصورة ولديها دقة تحديد موقع أعلى. حققت خط أنابيب التطابق الصوري التي تتضمن هاريس زد +، مع المكونات الحديثة الأخرى، نتائجًا رائدة بين خطوط الأنابيب التقليدية لتطابق الصور في مختلف اختبارات التطابق الحديثة. هذه النتائج قريبة جدًا من تلك التي حققتها الأساليب القابلة للتدريب بالكامل وعميقًا من البداية إلى النهاية (fully deep end-to-end trainable approaches)، وتظهر أنه لا يزال هناك هوامش تحسن مناسبة يمكن تحقيقها من خلال الأبحاث في طرق التطابق الصوري التقليدية.