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iii.i f Eature e xtraction存在许多特征提取的方法，本文将重点介绍三种方法：HOG，DCT和CNN。将选择这些方法的最佳结果以前进到下一阶段。HOG主要使用梯度提供有关图像内容的信息，尤其是对于边缘和角落，这些信息更适合对象检测。DCT主要用于将空间信息转换为频率信息，这些信息提供了有关图像质量的更多信息，并根据图像的频率参数对图像进行了分配。CNN主要用于图像分类。它适用于特征图像提取，因为它可以减少所需的参数数量，而不会以高精度影响图像质量。网络层是针对适合其他任务的大量图像的培训，尤其是对象识别。
使用机器学习技术进行图像分析和检测的特征提取
主要关键词
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