特征是什么？

常见的特征有：边缘、角，区域；

图像特征的操作步骤

目前图像特征的提取主要有两种方法：传统图像特征提取方法 和 深度学习方法。

传统的特征提取方法：基于图像本身的特征进行提取；
深度学习方法：基于样本自动训练出区分图像的特征分类器；

传统的图像特征提取一般分为三个步骤：预处理、特征提取、特征处理；然后在利用机器学习等方法对特征进行分类等操作；

预处理：预处理的目的主要是排除干扰因素，突出特征信息；主要的方法有：
- 图片标准化：调整图片尺寸；
- 图片归一化：调整图片重心为0；
特征提取：利用特殊的特征提取子对图像进行特征提取，主要有：Harris、SIFT、SURF、LBF、HOG、DPM：
特征处理：主要目的是为了排除信息量小的特征，减少计算量等：常见的特征处理方法是降维，常见的降维方法有：
- 主成分分析；
- 奇异值分解；
- 线性判别分析；

常见的特征提取方法：

Harris

Harris 具有以下特点：

Harris 是一种角点特征描述子；
角点对应于物体的拐角：例如：道路的十字路口等；
Harris 是一个非常热门的特征检测算法；
Good Feature To Tracker Dectector;

SIFT：尺度不变特征变换（Scale-invarialt feature transform）

该方法由 David Lowe 发表在ICCV；
该算法具有对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性；
对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性；
SIFT 唯一的缺点就是实时性不足；
SURF（Speeded Up Robust Features）以更高效的方式改进了特征提取和描述的方式；

HOG：(Histogram of Oriented Gradient) 方向梯度直方图

效果很好，应用也广；
基于统计的特征提取算法：通过统计不同梯度方向的像素而获取图像的特征向量；

LBP：(Local Binary Pattern，局部二值模式)

一种纹理特征描述算子；
具有旋转和灰度不变性等显著的优点；

DPM：(Discriminatively Trained Part Based Models)

想法很好，效果不错；
提出了很多对后续目标识别和深度学习影响深远的思想；

其他常用的特征检测算法

FAST： Fast Feature Detector;
STAR： Star Feature Detector;
ORB： ORB;
MSER： MSER
GFTT： Good Feature To Tracker Detector;
Dense： Dense Feature Detector;
SimpleBlob： Simple Blob Detector;

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传统图像特征提取方法列表

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特征是什么？

图像特征的操作步骤

常见的特征提取方法：

其他常用的特征检测算法

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