Howtosignalprocessing
- ¿Qué es la extracción de características en la clasificación de imágenes??
- Cómo se extraen las características de una imagen?
- Por qué la extracción de características es importante en el procesamiento de imágenes?
¿Qué es la extracción de características en la clasificación de imágenes??
La extracción de características se refiere al proceso de transformación de datos sin procesar en características numéricas que se pueden procesar al preservar la información en el conjunto de datos original. Produce mejores resultados que aplicar el aprendizaje automático directamente a los datos sin procesar.
Cómo se extraen las características de una imagen?
La extracción de características es parte del proceso de reducción de dimensionalidad, en el que, un conjunto inicial de datos sin procesar se divide y se reduce a grupos más manejables. Entonces, cuando quieras procesar, será más fácil. La característica más importante de estos grandes conjuntos de datos es que tienen una gran cantidad de variables.
Por qué la extracción de características es importante en el procesamiento de imágenes?
La extracción de características aumenta la precisión de los modelos aprendidos al extraer características de los datos de entrada. Esta fase del marco general reduce la dimensionalidad de los datos al eliminar los datos redundantes. Por supuesto, aumenta la velocidad de entrenamiento e inferencia.
