Caracteristică (viziune computerizată)
Această intrare sau secțiune referitoare la terminologia computerului nu citează sursele necesare sau cei prezenți sunt insuficienți . |
În viziunea computerizată și procesarea digitală a imaginii , conceptul caracteristic (în limba engleză feature) este utilizat pentru a desemna o informație relevantă pentru rezolvarea unui obiectiv de calcul în raport cu o anumită aplicație. În mod specific, se referă la: rezultatul unei operații de „proximitate” ( detector de caracteristici sau extractor de caracteristici ) aplicată unei imagini, structuri specifice ale imaginii în sine, punctelor sau liniilor dintr-o imagine până la structuri complexe precum obiecte din imagini.
Caracteristicile pot fi, de asemenea, legate de o succesiune de imagini în mișcare, de forme definite în termeni de curbe sau limite între diferite regiuni ale imaginii sau de proprietăți specifice unei regiuni (a imaginii).
Conceptul de „ caracteristică ” este foarte variat și larg și alegerea uneia dintre ele, în vederea computerizată, depinde foarte mult de problema specifică cu care se confruntă.
Reprezentare caracteristică
O caracteristică de imagine poate fi reprezentată în mai multe moduri: de exemplu, un contur poate fi reprezentat ca o variabilă booleană care descrie dacă conturul este prezent sau nu în acel moment. Poate sau poate fi reprezentat ca o combinație a valorilor booleene pe prezența și orientarea sa. În mod similar, culoarea unei regiuni poate fi reprezentată atât ca o medie a culorilor (cu 3 numere scalare), cât și ca o histogramă a culorilor (3 funcții).
Atunci când se proiectează alegerea reprezentării caracteristicilor în sistemele de viziune computerizată sau algoritmi, dacă există un nivel ridicat de detaliu în descrierea caracteristicii, aceasta va crește sarcina de calcul. Factorii care sunt relevanți pentru alegerea unei bune reprezentări sunt puse la îndoială, instanța reprezentării caracteristicii se numește descriptor de caracteristici .
Vectorul caracteristicilor
În unele aplicații, nu este suficient să extrageți doar un tip de caracteristică pentru a obține informații relevante din datele imaginii. Vor fi extrase mai multe caracteristici, cu mai mulți descriptori pentru fiecare punct din imagine. Acești descriptori sunt apoi organizați în vectori, numiți vectori de caracteristici (în engleză feature vector). Setul tuturor vectorilor de caracteristici posibili constituie spațiul de caracteristici .
Atunci când se aplică rețele neuronale la procesarea imaginilor, datele de intrare ale rețelei neuronale sunt adesea definite în termeni de vectori de caracteristici pentru fiecare punct din imagine. În timpul fazei de învățare, rețelele pot găsi singure combinațiile diferitelor caracteristici utile în rezolvarea problemei.
