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10第十章特征提取教程
第十章 特征提取;本章内容;10.1图像特征概述;图像特征;;特征向量;;特征向量与特征提取;10.2基本统计特征;10.2.2直方图及其统计特征 ;;;;直方图常用的统计特征;平滑度——纹理亮度的相对平滑度度量。
对于灰度一致的区域，平滑度R等于1，对于灰度级有较大差异的区域，R等于0；
三阶矩——直方图偏斜性的度量。
对称直方图，值为0，向右偏斜为正，向左为负。
;一致性——当区域中灰度相等时，该度量最大并由此开始减小。
熵——随机性的度量。熵越大，表明随机性越大，信息量也就越大。
;10.2.3空间灰度共生矩阵 ;1. 0o方向灰度共生矩阵
当 时， ，由于所给图像中只有4个灰度级，因此所求得的灰度共生矩阵的大小为 。;45o方向灰度共生矩阵
当 时， 。;90o方向灰度共生矩阵
当 时， 。;135o方向灰度共生矩阵
当 时， 。;10.3特征降维;10.3.2特征选择;10.3.3主成分分析PCA;问题提出;;;特征值
;特征向量
;10.3.4快速PCA;10.4 基于PCA的人脸特征抽取;;;结果分析;降低维度对分类效果的影响;10.4.5基于主分量的人脸重建;10.5 局部二进制模式;10.5.1基本LBP算子;;10.5.2圆形领域的LBP算子;10.5.3统一化uniform LBP;人脸图像的各种LBP模式如下图所示，由图中可以看出，变化后的图像和原图像相比，能更清晰的体现各典型区域的纹理，同时又淡化了对于研究价值不大的平滑区域的特征，同时降低了特征的维数。比较而言，Uniform模式表现的更逼真，在人脸识别和表情识别应用中，都是采用这种模式。;10.5.4 MB-LBP;10.5.5图像分区;分区大小的选择
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