簡單的基於規則的分類器的特徵選擇/提取

Question

假設我必須檢測圖像中是否有黑貂羚羊。現在我有一個充滿圖像的數據庫，其中一些包含Sable。在所有圖像中（其中有黑貂），黑貂從側面看。現在進一步假設我以某種方式找到了一種方法來檢測圖像中是否有角，任何類型的角，具有不同的形狀和顏色（只要假設）。

現在我對包含角的圖像做了一些進一步的圖像處理。我確定他們是否扭曲或筆直，如果他們直接出來，他們可能會持續多久。然後我將這個值看作是多長時間，並且我通常在分類器中使用它。 10至15之間說貂羚，否則不。

我想知道的是，我在那裏做了什麼叫？查找喇叭長度並確定它是否屬於某個類別。是功能提取還是功能選擇？或者是其他東西？

Answer 1

計算角的長度和測量物體的顏色等稱爲feature extraction。

決定提取哪些要素並將其用於分類被稱爲feature selection（例如，不要使用顏色，因爲它不會導致良好的性能）。

根據所選提取的特徵確定樣本是否屬於某個類別，稱爲classification。