图像上的特征提取通过识别表示图像内容的重要模式或特征来工作。传统方法涉及使用SIFT、SURF或HOG等算法检测边缘、纹理或形状。
在深度学习中，卷积神经网络 (cnn) 通过在训练期间从原始数据中学习分层模式来自动提取特征。初始层检测边缘等基本特征，而较深层则捕获对象或场景等复杂图案。
然后将提取的特征用于分类，聚类或对象检测等任务，使特征提取成为计算机视觉工作流程中的关键步骤。
人工智能是如何在视频中识别面部的？
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计算机视觉科学家应该了解什么？
最佳模式识别算法取决于特定的任务和数据集。对于与图像相关的任务，卷积神经网络 (cnn) 在识别边缘，纹理和对象等模式方面非常有效。诸如视觉转换器 (ViT) 之类的转换器因其对数据中的全局关系进行建模的能力而越来越受欢迎。在自然语言处理中
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