特征向量法怎么获取图像特征

1、图像没有所谓的“特征向量”，图像有“特征”。

2、数学上，线性变换的特征向量（本征向量）是一个非退化的向量，其方向在该变换下不变。该向量在此变换下缩放的比例称为其特征值（本征值）。 图1给出了一幅图像的例子。一个变换通常可以由其特征值和特征向量完全描述。特征空间是相同特征值的特征向量的集合。

(1)提取简单,时间和空间复杂度低

(2)区分能力强,对图像视觉内容相似的图像其特征描述之间也应相近,反

之,对于视觉内容不相似的图像其特征描述之间应有一定的差别

(3)与人的视觉感知相近,对人的视觉感觉相近的图像其特征描述之间也相

近,对人的视觉感知有差别的图像其特征描述之间也有一定的差别

(4)抗干扰能力强,鲁棒性好,对图像大小,方向不敏感,具有几何平移,

旋转不变性

指利用多张或者不同的图像角度来获取图像的多个视角，并从中提取出共同特征的方法。这种方法能够提高图像识别和分类的准确率。多视图提取特征方法可以通过选择合适的特征描述符算法来实现，并且在计算特征时可以结合多视图的信息。在多视图提取特征方法中，还可以利用深度学习的方法进行特征提取，例如卷积神经网络（CNN）。通过卷积神经网络进行训练，得到不同视角下的特征向量，再将这些不同视角的特征向量合并在一起，可以得到更为准确的图像识别和分类结果。

人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数 特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大 类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分 量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特 征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。说到人脸识别，大部分的人第一反应是“刷脸”，我们来看下人脸识别的定义：人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。通过变换增强图像阴影或降低光区域的灰度值范围，从而把人脸图像的整体亮度变换到一个预先定义的标准人脸图像。

定义好网络模型protobuf文件后进行训练，产生参数文件binaryproto即caffemodel文件。然后可以使用caffe自带的工具extract_features来指定网络中的某个或某些中间层来产生特征图并保存到磁盘中。

主要有：地物边界跟踪法；形状特征描述与提取；地物空间关系特征描述与提取。

遥感图像解译，除了利用地物的光谱特征外，还需利用地物的形状特征和空间关系特征，因此需要提取图像的其他特征。

对于高分辨率遥感图像，可以清楚地观察到丰富的结构信息，如城市是由许多街区组成的，每个街区又由多个巨星楼房构成，其中人造地物具有明显的形状和结构特征，如建筑物、厂房、农田田埂，因此可以设法去提取这类地物的形状特征及其空间关系特征，以作为结构模式识别的依据

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