استخلاص المميزات
في تمييز الأنماط في معالجة الصور يطلق اسم استخلاص المميزات (Feature extraction) على العملية التي تؤدي إلى تخفيض الأبعاد.
عندماقد يكون ولج خوارزمية ما كبيراً جداً على معالجته بسهولة ويتسقط منها حتى تشكل فائض في البيانات قد يؤدي إلى ازدياد كلفة الحساب والمعالجة واستخدام ذاكرة الحاسب دون عائد، عندها يتم تحويل البيانات إلى شكل أبسط يمثل البيانات الأصلية تكون تعبير عن مميزات البيانات الأصلية. يطلق على العملية التي يتم فيها تحويل البيانات إلى مميزاتها اسم عملية استخلاص المميزات.
أنواع المميزات
أفضل أنواع استخلاص المميزات يحدد بحسب نوع البيانات المستخدمة والتطبيق الموجهة له، وهذا يحتاج خبرة في البيانات ونوع العملية. ولكن يوجد أنواع عامة من المميزات من الممكن الاعتماد عليها في الحالات العامة مثل:
- تحليل المركبات الرئيسية Principal component analysis
- آيزوماب Isomap
- تخفيض الأبعاد اللاخطي onlinear dimensionality reduction
معالجة الصور
يستخدم استخلاص المميزات بكثرة في حقل معالجة الصور باستخدام خوارزميات تقوم بفصل العناصر أوالأشكال في الصورة، ولها الكثير من التطبيقات في الرؤية الحاسوبية على الأخص. هناك الكثير من أنواع المميزات الممكن استخلاصها منها:
- استخلاص الحافة Edge detection
- استخلاص الزاوية Corner detection
- استخلاص الحركة Motion detection
- ثريشهولدنغ Thresholding
- مطابقة النماذج Template matching
- تحويل هوخ Hough transform
نطقب:بذرة رسوميات الحاسوب
