《精通特征工程》学习笔记（7）：自动特征生成：图像特征提取和 深度学习

1.图像特征

图像和声音是以数字像素或波形来记录的。图像中的单个“原子”是一个像素。在音频数据中，基本单位是对波形密度的一次测量。这些单位包含的语义信息要比文本数据的基本单位（单词）少。因此，与文本相比，图像和音频上的特征提取和特征工程要困难得多。

计算机视觉研究的重点是人工定义的用于提取良好图像特征的流程。有一段时间，像 SIFT 和 HOG（后文中会介绍）这样的图像特征提取器曾经成为了标准。近期深度学习研究的发展扩展了传统机器学习模型的应用范围，它们在基础层中集成了自动特征提取技术。这种扩展实质上是使用人工定义的能自动学习和提取特征的模型代替人工定义的特征图像提取器。人工工作依然存在，只是更加深入地抽象到了建模过程内部。

2.人工特征提取：SIFT 和 HOG

两种技术本质上都是计算梯度方向上的直方图。

SIFT(尺度不变特征转换)：使用的是小块图像的统计量。SIFT 最初是为对象识别任务而开发的。对象识别不仅要正确地标注出图像中包含某种对象，还要确定对象在图像中的位置。对象识别过程包括在各种可能的尺度层次上分析图像，检测能够表示对象存在的有趣的点，提取这些有趣的点的相关特征以及确定对象的姿态。SIFT仅仅用于我们感兴趣的点，还可以提取整个图像的特征。

HOG(梯度方向直方图)：与SIFT类似。

2.1图像梯度

要想比原始像素值做得更好，必须以某种方式将像素“组织”成信息量更大的单位。相邻像素之间的差别通常是非常有用的。像素值一般在对象的边界发生改变，比如一片阴影，一个模式之中，或者一个纹理表面。相邻像素在值上的差异称为图像梯度。

计算图像梯度的最简单方法是先沿着图像的横轴（x