19、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

在计算机视觉和机器学习领域，特征和对象的分类是一个核心问题。分类可以理解为识别的另一种表述，它涵盖了特征空间的组织和训练过程。

1. 特征与对象分类

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包括支持向量机（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至关重要。在系统训练时，首先使用包含真实数据的训练集来构建分类器。机器学习社区提供了丰富的训练指导。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较。

关键的分类问题包括：
- 组距离与聚类 ：使用一系列最近邻方法对相似特征进行聚类，以辅助组织、拟合、误差最小化、搜索和匹配，并实现相似性约束，如几何接近度、角度关系和多模态线索。
- 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。
- 增强与加权 ：提高特征匹配的准确性。
- 约束描述 ：描述组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。
- 数据库结构优化 ：与暴力方法相比，实现快速匹配的数据库结构设计。

2. 组距离：聚类、训练与统计学习

组距离和聚类在描述数据原子组（如特征描述符）之间的相似性和差异时，有时可以互换使用。其应用包括误差最小化