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计算机视觉中的特征提取方法

目录

一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1计算机视觉概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2特征提取在计算机视觉中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

二、特征提取的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

2.1特征的定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.2特征提取的目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

三、经典特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

3.1基于颜色特征的提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

3.1.1颜色直方图．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

3.1.2颜色相关特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

3.2基于纹理特征的提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.2.1纹理能量特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.2.2纹理梯度特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.3基于形状特征的提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.3.1边缘检测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.3.2角点检测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.3.3轮廓特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.4基于形状上下文特征的提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.4.1形状上下文模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.4.2形状上下文特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

四、基于深度学习的特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.1卷积神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.1.1卷积层．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.1.2池化层．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.1.3全连接层．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.2循环神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.2.1长短期记忆网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

4.2.2门控循环单元．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

4.3深度学习特征提取的优势与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

五、特征融合与选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

5.1特征融合方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

5.1.1特征加权融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

5.1.2特征级联融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.2特征选择方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

5.2.1基于过滤的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

5.2.2基于包裹的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

5.2.3基于嵌入的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33