北京大学：《模式识别》课程教学资源（课件讲义）第十章 特征空间

第十章特征空间 ■10.0引言 ■10.1特征提取 10.2特征选择

第十章 特征空间 „ 10.0 引言 „ 10.1 特征提取 „ 10.2 特征选择

10.0引言 ■模式识别中把每个对象都量化为一组特 征来描述,构建特征空间是所有模式识 别问题的第一步 通过直接测量得到的特征称为原始特征 ■比如人体的各种生理指标(描述其健康状况) 数字图象中的每点灰度值(以描述图像内容)

10.0 引言 „ 模式识别中把每个对象都量化为一组特 征来描述，构建特征空间是所有模式识 别问题的第一步 „ 通过直接测量得到的特征称为原始特征 „ 比如人体的各种生理指标（描述其健康状况） „ 数字图象中的每点灰度值（以描述图像内容）

10.0引言 原始特征数量可能很大,不利于学习。 比如1024*768的灰度图像,256灰度级。 直接表示,每幅需要786432 bytes。进行训 练识别所需空间、时间、计算量都无法承受! ■很少的样本分布会在如此高维的特征空间中 显得十分稀疏,因而产生过学习的现象。 特征空间有很大的冗余。完全可以用很小的 空间相当好地近似表示图像,这一点与压缩 的思想类似

10.0 引言 „ 原始特征数量可能很大，不利于学习。 比如 1024*768的灰度图像，256灰度级。 „ 直接表示，每幅需要786,432 bytes。进行训 练识别所需空间、时间、计算量都无法承受！ „ 很少的样本分布会在如此高维的特征空间中 显得十分稀疏，因而产生过学习的现象。 „ 特征空间有很大的冗余。完全可以用很小的 空间相当好地近似表示图像，这一点与压缩 的思想类似

10.0引言 ■如何提取特征与具体问题有很大关系 特征是对象的表达,根据知识来考虑 ■特征的稳定性 特征的可分性 例 ■白细胞的浓度 指纹的细节特征

10.0 引言 „ 如何提取特征与具体问题有很大关系， 特征是对象的表达，根据知识来考虑 „ 特征的稳定性 „ 特征的可分性 „ 例： „ 白细胞的浓度 „ 指纹的细节特征

指纹细节特征 Furrow Ridge termination

指纹细节特征