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* **特征选择 (Feature Selection):** 从原始特征中选择一部分最相关的特征，直接� * **特征提取 (Feature Extraction):** 将原始特征进行变换，生成一组新的、低维的特征。� ...

## Feature Extraction 特征提取 [[Category:特征提取 (Feature extraction)]] ...

3. **特征提取 (Feature Extraction):** 从预处理后的图像中提取描述文本特征的信息。这些� * **特征匹配 (Feature Matching):** 基于提取的特征，使用机器学习算法进行分类� ...

* **特征提取 (Feature Extraction):** [[特征提取]]是指从图像中提取有意义的特征，例如边 ...

3. **特征提取 (Feature Extraction):** 对齐后的人脸图像需要提取具有代表性的特征，用于� ...

3. **特征提取 (Feature Extraction):** 预处理后的图像需要提取出能够区分不同字符的特征� * **特征分类 (Feature Classification):** 使用机器学习算法，例如支持向量机 (SVM) ...

3. **特征提取 (Feature Extraction):** 将每个字符转换为一组能够描述其形状和结构的特征� ...

2. **特征提取 (Feature Extraction):** 从预处理后的图像中提取能够区分不同字符的特征。� * **特征分类 (Feature Classification):** 利用机器学习算法，例如[[支持向量机 (SVM ...

...征提取方法包括 [[LBP (Local Binary Patterns)]]、[[HOG 特征]]、[[SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)]]、[[SURF (Speeded Up Robust Features)]] 等。近年来，基� 4. **特征比对 (Feature Matching)**：将提取的特征进行比对，计算两张人脸图像的� ...

3. **特征提取 (Feature Extraction):** 根据选择的特征类型和方法，从对齐后的人脸图像中� 4. **特征降维 (Feature Dimensionality Reduction):** 为了减少计算量和存储空间，可以 ...

...traction):** 从图像中提取有用的特征，例如颜色、纹理、形状等。常用的特征提取方法包括 [[SIFT]] (Scale-Invariant Feature Transform)、[[HOG]] (Histogram of Oriented Gradients) 和 [[SURF]] (Speede ...

3. **特征提取 (Feature Extraction):** 从对齐后的人脸图像中提取具有区分性的特征。 ...

* **特征提取 (Feature Extraction):** 用于从原始数据中提取有用的特征，例如均值、方差� ...

1. **特征提取 (Feature Extraction):** 该层使用卷积层提取低分辨率图像的特征。与传统的� ...

| **特征提取 (Feature Extraction)** || 提取3D数据的关键特征，例如，曲率、法向量。 || [[ ...

3. **特征提取 (Feature Extraction):** 提取人脸图像中的关键特征，例如人脸的形状、纹理� ...

2. **特征提取 (Feature Extraction):** Tesseract 通过分析每个字符的像素模式，提取其独特的� ...