22、特征描述属性分类学详解

特征描述属性分类学详解

1. 存储格式

存储格式对于内存效率、实际系统工程和数据结构设计至关重要。了解存储格式有助于在工程和优化过程中针对不同的编程结构、指令集和内存架构进行操作。常见的存储格式如下：
- 光谱向量 ：可能是一组直方图、一组颜色值或一组基向量。
- 位向量 ：局部二值模式使用位向量数据类型，一些编程语言包含位向量结构，部分指令集也包含位向量处理指令。
- 多元集合 ：一组值，如统计矩或形状因子。

2. 数据类型

用于特征描述的数据类型对准确性、内存使用和计算性能都很关键。在某些情况下，为了权衡准确性，可以更改数据类型。常见的数据类型如下：
- 浮点数 ：许多应用为保证准确性需要使用浮点数。例如，图像的傅里叶变换至少需要 64 位双精度（较大图像需要更高精度）；目标跟踪等应用可能需要 32 位浮点数进行精确轨迹计算。
- 整数 ：像素值通常用 8 位表示，随着图像传感器提供更好的数据，每个像素 16 位也很常见。许多数据结构和数值结果至少需要 32 位整数，如积分图像。
- 定点数 ：这是浮点数的一种替代表示方式，可节省数据空间，并且在硬件中实现效率更高。大多数现代 GPU 支持多种定点格式，一些 CPU 也支持。定点格式包括 8 位、16 位和 24 位表示。根据应用不同，使用定点数的准确性可能足够接近。除了定点数据类型，GPU 和一些处理器还提供各种归一化数据类型。