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图像特征介绍——经典特征 图像特征分类方法 分类方法（列举三种，还有其他） 经典特征：颜色特征、纹理特征、形状特征（特点：直观） 新特征：SIFT特征、HOG特征、SURF特征、GIST特征（特点：有 相对复杂的取方式），基于深度学习的特征… 局部特征： SIFT特征、HOG特征、SURF特征 全局特征：颜色直方图特征、灰度共生矩阵特征、GIST特征 底层特征： 所有直接取自图像的特征都可以称为底层特征 中层特征：介于底层特征与语义特征之间的，经过模型的逐层 取得到的 语义特征：有直接的语义含义的，或者直接和语义相关的 2 2 什么称之为好的特征 特征的特点 表征能力（representative ability) 能够全面、有效的表达事 物的特点 辨别能力（discriminant ability ） 事物本质的、核心的、区 别于其他事物的能力，同类的更相似，不同类的更相异 特征与特征之间的冗余性(redundancy)小，特征之间可以互 相补充信息等等。 3 3 一些容易混淆的概念 特征取：feature extraction starts from an initial set of measured data and builds derived values (features) intended to be informative and non- redundant, facilitating the subsequent learning and generalization steps, and in some cases leading to better human interpretations. Feature extraction is related to dimensionality reduction. 特征选择：In machine learning and statistics, feature selection, also known as variable selection, attribute selection or variable subset selection, is the process of selecting a subset of relevant features (variables, predictors) for use in model construction. 4 4 经典图像特征介绍 经典特征 颜色特征 纹理特征 形状特征 空间关系特征 …… 5 5 特征取——颜色特征 颜色特征总结 全局特征，述了图像或图像区域所对应景物的表面 性质 颜色特征反映彩色图像的整体特性,一幅图像可以用它 的颜色特性近似述 颜色矩,颜色直方图 优缺点 优点 不受图像旋转和平移变化的影响，归一化可不受图像尺度变 化的影响 缺点 不能很好地捕