20、局部特征设计概念、分类与学习

局部特征设计概念、分类与学习

在计算机视觉领域，特征和对象的分类是一个核心问题，它涵盖了特征空间组织和训练等多个方面。本文将深入探讨特征分类的相关概念、方法以及一些实际应用案例。

特征和对象的分类

分类本质上等同于识别，它包含特征空间的组织和训练过程。分类器是一种从数据中学习结构并识别对象的方法或系统。常见的自动构建分类器的方法有支持向量机（SVMs）、核机器和神经网络等。

训练集或真实数据集的大小对分类器的准确性起着关键作用。在系统训练时，首先使用带有真实数据的训练集来构建分类器。机器学习领域为训练提供了丰富的指导。

在训练过程中，机器学习和统计方法用于指导特征的选择、分类和组织。若不对特征空间进行分类，特征匹配过程将采用缓慢的暴力线性搜索，即新特征与已知特征逐一比对。

以下是几个关键的分类问题：
1. 组距离和聚类 ：使用一系列最近邻方法对相似特征进行聚类，有助于组织、拟合、最小化误差、搜索和匹配，并实现诸如几何接近度、角度关系和多模态线索等相似性约束。
2. 降维 ：避免过拟合，清理数据以去除异常值和虚假数据，并减小数据库的大小。
3. 提升和加权 ：提高特征匹配的准确性。
4. 约束 ：描述构成对象的描述符之间的关系，如姿态估计器和阈值接受/拒绝过滤器。
5. 数据库结构优化 ：实现快速匹配，而非采用暴力方法。

组距离：聚类、训练和统计学习

组距离和聚类