Tips--图像特征提取方法HOG、SIFT、LBP优缺点对比

图像特征提取方法HOG、SIFT、LBP优缺点对比

目前主流的图像特征提取方法无外乎三种：HOG、SIFT、LBP，现在讲三者的优缺点和应用领域做一个对比：

提取方法	优点	缺点	主要应用领域
HOG	①对图像几何和光学形变都保持良好的不变性；②对于刚性物体的特征提取就有良好的特性	①特征维度大（63x128图片的特征维度有3780个）；② 计算量大；③ 无法处理遮挡	①轮廓信息捕获；②行人检测
SIFT	①具有尺度不变性，旋转不变性和亮度不变性；②对视角变化和噪声具有一定程度的稳定性；③特征维度小；④抗遮挡	①对边缘光滑的目标无法准确提取特征；② 计算量大；	①图像匹配；②三维建模
LBP	①具有旋转不变性和灰度不变性；②运算速度快	①对方向信息敏感	①人脸识别；②照片分类

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