现有无监督特征学习算法通常在 RGB 色彩空间进行特征提取，而图像和视频压缩编码标准则广泛采用
YUV 色彩空间。为了利用人类视觉特性和避免色彩空间转换所消耗的计算量，该文提出一种基于稀疏自动编码器
在 YUV 色彩空间进行无监督特征学习的方法。首先在 YUV 空间随机采集图像子块并进行白化处理，然后利用稀
疏自动编码器进行无监督局部特征学习。在预处理阶段，针对 YUV 空间亮度和色度通道相互独立的特性，提出一
种将亮度和色度进行分离的白化措施。最后用学习到的局部特征在大尺寸图像上进行卷积操作从而获得全局特征，
并送入图像分类系统进行性能测试。实验结果表明：只要对亮度分量进行适当的白化处理，在 YUV 空间中的无监
督特征学习就能够获得相当于甚至优于 RGB 空间的彩色图像分类性能。
无监督特征学习是一种在没有标签数据的情况下，通过发现数据内在结构和模式来提取有用的特征的技术。在计算机视觉领域，特征学习对于图像分类、物体识别等任务至关重要。传统的无监督特征学习算法多在RGB色彩空间中进行，这是因为RGB空间是与人类视觉感知最为接近的色彩模型。然而，图像和视频压缩标准如JPEG、MPEG等则更倾向于使用YUV色彩空间，因为YUV能够更好地适应人类视觉系统，并且在编码效率上有优势。
本文提出的"YUV空间中基于稀疏自动编码器的无监督特征学习"方法，旨在充分利用YUV色彩空间的特点，同时避免RGB到YUV的转换带来的计算负担。稀疏自动编码器是一种深度学习模型，它通过学习数据的稀疏表示来捕捉数据的关键特性。在YUV色彩空间中，图像被分解为亮度（Y）和两个色度（U和V）通道，这些通道相互独立，这为特征学习提供了便利。
研究者在YUV空间随机采样图像子块，并对其进行白化处理。白化是预处理步骤中的一个重要环节，它通过线性变换使数据具有零均值和单位方差，以减少不同特征之间的相关性，从而提高学习效果。针对YUV空间的特性，文章提出了一种新的白化方法，即分别对待亮度和色度通道，这有助于更好地保持各个通道的信息独立性。
接下来，经过白化的图像子块被输入到稀疏自动编码器中进行无监督学习，以获取局部特征。稀疏编码过程鼓励编码器学习到输入数据的稀疏表示，这种表示往往能够捕获数据的本质特征。通过解码器，这些局部特征可以被恢复，验证了它们的表达能力。
利用学习到的局部特征，通过卷积操作在全尺寸图像上进行特征融合，从而得到全局特征。卷积操作在计算机视觉中广泛用于图像分析，因为它能有效地捕捉图像的局部和全局模式。这些全局特征随后会被送入图像分类系统，以评估学习到的特征在实际任务中的性能。
实验结果显示，即使只对亮度分量进行适度的白化处理，使用YUV空间的无监督特征学习也能获得与RGB空间相当甚至更好的彩色图像分类性能。这一发现揭示了在YUV空间进行特征学习的潜力，尤其是在计算资源有限或对实时性能有要求的场景下，这种方法可能更具优势。
总结来说，该研究提供了一种新颖的无监督特征学习策略，利用YUV色彩空间的人类视觉特性，通过稀疏自动编码器实现高效特征提取。这种方法不仅优化了计算效率，而且在图像分类任务上展现出优异的性能，为未来在YUV空间的深度学习应用开辟了新的途径。
