در مرحله ابتدایی تصویر گرفته شده و سپس پیش پردازش بر روی تصویر ورودی انجام می شود. سپس بخش مهم یک الگوریتم پردازش تصویر یعنی شناسایی و استخراج ویژگی انجام می شود. هدف از این بخش تولید بردار ویژگی جهت اعمال به دسته بندی کننده یا تشخیص دهنده می باشد.
اگر بخش استخراج ویژگی به درستی انجام نشود ، راندمان کل سیستم دچار مشکل می شود. لذا هر فردی که دارد بر روی یک الگوریتم پردازش تصویر کار می کند باید روش خوب و قوی برای این بخش انتخاب کند.

کاربردهای ویژگیهای محلی در تثبت تصویر ، شناسایی شی ، دسته بندی ، ردیابی و تخمین حرکت می باشند.
یکی از مشکلات کار در پردازش تصویر غلبه بر تغییرات اندازه و چرخش شی و انسداد آن می باشد. الگوریتم های جدید از ویژگیهای محلی برای غلبه بر این مشکلات استفاده می کنند.برخی از این ویژگی ها با تغییر اندازه شی ، هیچ تغییری نمی کنند.

تولباکس ماشین بینایی متلب شامل روش های تشخیص گوشه
FAST ، Harris ، Shi & Tomasi می باشد. این تولباکس هم چنین روشهای تشخیص دایره شامل SURF ، MSER نیز دارا می باشد.

این تولباکش دارای الگوریتم های استخراج ویژگی شامل SURF ، FREAK ، BRISK ، LBP و HOG می باشد. شما می توانید از این روشهای استخراج ویژگی به تنهایی استفاده کنید یا چند مورد را با هم ترکیب کنید و بردار ویژگی نهایی شما شامل چندین ویژگی باشد.

پیش نمایش 1

لینک دانلود (کیفیت بالا)

پیش نمایش 2

لینک دانلود (کیفیت بالا)

پیش نمایش 3

لینک دانلود (کیفیت بالا)

پیش نمایش 4

لینک دانلود (کیفیت بالا)

پیش نمایش 5

لینک دانلود (کیفیت بالا)

پیش نمایش 6

لینک دانلود (کیفیت بالا)

پیش نمایش 7

لینک دانلود (کیفیت بالا)

نوشته آموزش فارسی شناسایی و استخراج ویژگی در بینایی ماشین اولین بار در ايران متلب. پدیدار شد.