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特征提取
特征提取
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选择及其应用
选择及其应用
主讲：金连文
eelwjin@scut.edu.cn
第 5 讲
数字信号处理
Digital Signal Processing
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本讲主要内容
特征提取简介
Gabor 特征简介
¾ 正交变换及小波变换
¾ Gabor 变换
¾ 2D Gabor滤波器
特征选择/变换(PCA & LDA)
2D Gabor滤波器的应用
¾ 人脸识别
¾ 人脸表情识别
¾ 汉字识别
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一、特征提取简介
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特征提取简介
特征
¾ 任一客体都具有众多特性，人们根据一群客体所共有的特
性形成某一概念。这些共同特性在心理上的反映，称为该
概念的特征。 ——百度百科
¾
某事物所特有的性质；特殊的品性、品质
共同性（同类），区分性（不同类）
？四只脚，有靠
背，有椅面，四只
脚支撑椅面，……
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特征提取简介
在分类问题中：
¾ 一个“理想的”特征就是一种表达，这种表达要尽
可能的使后继的分类器工作变得稀松平常
——
模式分类
与分类问题相关
研究对象的属性的子集，是分类问题的决定性因素
降维：全部属性Æ与分类问题相关的属性(全部属性的
一个子集)
好的特征尽可能使后续的分类器的工作变得非常容易
¾ 同类间的特征值非常相近，不同类的差异很大
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特征提取简介
Why?
¾ 对样本用数值及计算机语言进行描述（共同性 区分性）
整个模式分类中的最基本也是最重要的部分
良好的特征对于整个模式分类系统至关重要
例子：寻找上页图中的椅子的特征：
¾ (1) 四只脚：（猪，牛，羊，……）。——无区分性
¾ (2) 有扶手：——无共同性，有些椅子不具备这个性质
¾ 将高维数据Æ低维数据
例子：见左边的图像，最直接的特征：每个像素点的位置和颜色
值作为该样本的特征，320*240的彩色图像的维数为：
320*240*3=230400维，——计算量巨大，维灾难。如用后面提到
的Gabor特征可以仅提取512维，并且性能更好。
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