图像特征与描述（Image Feature Descriptor）在许多计算机视觉应用中是一个重要的任务，如运动结构、图像检索、目标检测等。图像特征与描述的应用包含自动化对象、跟踪点匹配、计算视差立体标定(基本矩阵估计)、基于运动的分割识别、三维对象、重建机器人、导航图像、检索和索引等领域。
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图像特征与描述Image Feature Descriptor作业代写
特征形成指的是能够根据待识别的图像，通过计算产生一组原始特征。在原始样本处于一个高维空间中，通过映射或变换的方法，可以将高维空间中的特征描述用低维空间的特征来描述，这个过程就叫做特征提取。从一组特征中挑出一些有效的特征，以达到降低特征空间维数的目的，这个过程叫做特征选择。
特征是与解决与某一应用程序相关的计算任务相关的信息。特征可以是图像中的特定结构，如点、边或物体。特征也可以是应用于图像的一般邻域操作或特征检测的结果。这些特征可以分为两大类:、在图像特定位置的特征，如山峰，建筑角落，门口，或形状有趣的雪片。这些类型的局部特征通常被称为关键点特征(甚至是角点)，通常由点位置周围的像素块的出现来描述。根据其方向和局部外观(边缘轮廓)进行匹配的特征称为边缘，它们也可以很好地指示图像序列中的物体边界和遮挡事件。
图像特征与描述的主要组成部分：
- 检测：识别特征点。每个特征点周围的局部外观被描述为在光照、平移、比例和平面旋转的变化下(理想情况下)不变的某种方式。我们通常以每个特征点的描述符向量结束。
- 匹配：在图像之间比较描述符，以识别相似的特征。
图像特征与描述还可以应用于其他特殊领域：数据处理（data processing），图像识别（image identification），数据挖掘（data mining）等都需要这部分的专业知识。如有代写需求，欢迎同学们联系AcademicPhD，我们期待为你服务！
