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内容摘要：
物体识别的步骤特征提取是物体识别的一步，也是识别方法的一个重要组成部分，好的图像特征使得不同的物体对象在高维特征空间中有着较好的分离性，从而能够有效地减轻识别算法后续步骤的负担，河北扫描识别物体，达到事半功倍的效果，下面对一些常用的特征提取方法进行介绍。近年来，扫描识别物体制作，子空间方法，如主成分分析（PCA），辨别成分分析（LDA），也成为 一种相对重要的特征提取手段。这种方法将图像拉长成为高维空间的向量，并进行奇异值分解以得到特征方向。人脸识别便是其较为成功的应用范例。此类方法能处理有全局噪声的情况，并且模型相当简单易实现；然而这种算法割裂了图像的内部结构，扫描识别物体厂家，因此在本质上是非视觉的，模型的内在机制较难令人理解，也没有任何机制能消去施加于图像上的仿射变换。 物体识别物体识别领域有了较大的发展。首先图像特征层面，人们设计了各种各样的图像特征，像SIFT，......
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