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en la reconnaissance de formes et 'traitement d'image l 'extraction de caractéristiques (En anglais: extraction de caractéristiques) Est une forme particulière de réduction de dimensionnalité.

Lorsque les entrées de données sont trop nombreux pour l'exécution d'un algorithme et il y a un soupçon de redondance alors les données seront converties en une représentation réduite d'un ensemble de traits (Le vecteur de caractéristiques ou vecteur caractéristique). Le processus de transformation des données d'entrée dans un ensemble de caractéristiques est appelé: l'extraction de caractéristiques.

L'extraction de caractéristique permet de simplifier le coût des ressources nécessaires pour décrire un grand ensemble de données avec précision. Lors de l'analyse des données complexes, l'un des plus grands problèmes réside à endiguer le nombre de variables impliquées. L'analyse d'un grand nombre de variables nécessite généralement une grande utilisation de la mémoire et de traitement ou des algorithmes de classification qui ont besoin d'un seuil élevé d'ajustement avec les échantillons d'essai et généralise une mauvaise façon de nouveaux échantillons. L'extraction des caractéristiques est un terme général pour la combinaison de variables de méthodes de construction pour contourner ces problèmes en les décrivant, mais avec une précision suffisante.

principales méthodes

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