我需要从一组人脸图像中设计（提取）8 个特征（请参阅下面的网址）。
http://faculty.ucmerced.edu/mhyang/face-detection-survey_files/face-sample.gif
这些图像是在多个原始图像上移动窗口（具有固定大小）的结果。然后使用包含提取的特征值和类标签的训练集来训练一个朴素贝叶斯分类器。
那么我应该从图像中提取哪些特征？谁能给我一些例子？
【问题讨论】：
标签： classification face-recognition feature-extraction feature-selection
一种简单的方法是使用人脸图像给定区域（例如包含顶部或底部的矩形区域）的原始像素值（假设这些是灰度值）的像素统计数据，即均值和标准差 (SD)半张脸）。
如果您提取每个图像中四个不同区域的均值和 SD，例如，两个矩形区域和两个圆形区域，则提供八个数字“高级”特征。
均值和 SD 表示区域中的像素对比度，并且是“高级”特征，因为它们覆盖了像素组/区域（而低级特征将直接使用部分/全部原始像素值作为特征)。
详情请参阅以下研究文章：
Mengjie Zhang，Urvesh Bhowan，“用于目标检测的遗传编程中的程序大小和像素统计”。图像分析和信号处理中的进化计算。计算机科学讲义。卷。 3005，2004。第 377-386 页。
【讨论】：
您可以使用 matlab 中的内置命令提取纹理和形状特征等基本特征。 有关这方面的更多信息，请访问 www.mathworks.com/
【讨论】：