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文件名称：人脸性别特征提取-mit算法导论期末试题+答案原版
文件大小：1.08MB
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更新时间：2021-06-08 02:44:46
算法类，
3.3 人脸性别特征提取
特征提取是指从图像中提取有用的数据或信息，得到图像的“非图像”的表示
或描述，如数值、向量和符号等。性别分类中的特征提取就是要将低级的像素级
数据转化为有关男女性别的某种高级的表示或描述。提取后得到的表示或描述就
是特征，通常以向量的形式存在，他们被送入分类器进行计算。
3.3.1 图像特征的分类
图像特征的分类有多种标准。如从特征自身的特点上可以将其分为两大类：
描述物体外形的形状特征，以及描述物体表面灰度变化的纹理特征。而从特征提
取所采用的方法上我们又可以将特征分为统计特征和结构（句法）特征。
3.3.2 特征向量及其几何解释
我们常常将某一类对象的多个或多种特性组合在一起，形成一个特征向量来
代表该类对象，如果只有单个数值特征，则特征向量为一个一维向量；如果是 n
个特性的组合，则为一个 n 维特征向量。该特征向量常常被作为识别系统的输
入。实际上，一个 n 维特征就是一个位于 n 维空间中的点，而识别（分类）的任
务就是找到对这个 n 维空间的一种划分。
3.3.3 特征提取的一般原则
图像识别实际上是一个分类的过程，为了识别出某图像所属的类别，我们需
要将它与其它不同类别的图像区分开来。这就要求选取的特征不仅要能够很好地
描述图像，更重要的是还要能够很好地区分不同类别的图像。
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