请问不同维度的图像特征怎么组成特征向量？
2023-11-14 阅读 42
在计算机视觉领域中，图像特征通常是通过提取图像中的局部特征来获得的。这些局部特征可以是在图像中检测到的关键点或者是图像的某些区域。
一种常用的方法是使用特征描述子来表示这些局部特征。常见的特征描述子包括SIFT、SURF、ORB等。这些描述子可以将局部特征转换为固定长度的向量。
当提取到多个局部特征时，可以将它们组合成一个特征向量。这可以通过简单地将每个局部特征的描述子连接起来形成一个长向量来实现。例如，如果每个特征描述子是128维的，那么将10个特征描述子组合成一个特征向量就会得到一个1280维的向量。
另一种方法是使用词袋模型（Bag of Visual Words）。这种方法首先通过聚类算法将局部特征聚类成一组视觉词汇。然后，对于每个图像，统计图像中出现的每个视觉词汇的频率，并将其组织成一个特征向量。这种方法可以有效地捕捉图像中的全局特征。
总之，不同维度的图像特征可以通过连接或统计的方式组成特征向量，以便用于图像分类、检索等任务。
更新于 2023年11月14日
