42、高级特征提取：固定形状匹配

高级特征提取：固定形状匹配

1. 概述

高级特征提取主要关注在计算机图像中寻找形状和物体。以自动识别人脸为例，一种方法是提取其组成特征，如眼睛、耳朵和鼻子等主要面部特征。我们可以利用它们的形状来寻找这些特征，例如眼睛的白色部分呈椭圆形，嘴巴和眉毛可能表现为两条线。或者，我们也可以将它们视为物体，利用低级特征来定义点的集合，从而确定眼睛、鼻子、嘴巴甚至整个面部。

这一特征提取过程与我们感知世界的方式类似。许多婴儿书籍会描述基本的几何形状，如三角形、圆形和正方形，更复杂的图片可以分解为简单形状的结构。在许多应用中，形状的排列方式可以指导分析。例如在面部图像分析中，我们期望眼睛位于鼻子上方（两侧），嘴巴位于鼻子下方。

在特征提取中，我们通常寻求不变性属性，以使提取结果不受所选（或指定）条件的影响。这意味着无论物体的位置、方向或大小如何，都能可靠地找到它们。具体来说，我们希望提取技术具有以下不变性：
- 光照不变性 ：无论形状是亮还是暗，只要与背景有对比度，就能被检测到。但在极端光照条件下，计算机视觉技术可能会失效。
- 位置不变性 ：无论形状出现在图像的何处，都能被找到。
- 旋转不变性 ：无论物体或相机的方向如何，都能识别形状。
- 尺度不变性 ：无论物体的大小如何，都能确定其存在。

然而，实际图像中存在噪声，并且可能有多个形状相互遮挡，这增加了特征提取的难度。在开发图像分析技术之前，我们需要先提取形状和物体。提取比检测更复杂，因为提取意味着我们要对形状进行描述，如位置和大小