特征提取 编辑
特征检测是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征检测的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。
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霍夫变换是一种特征提取，被广泛应用在图像分析、电脑视觉以及数位影像处理。
霍夫变换是用来辨别找出物件中的特征，例如：线条。算法流程大致如下，给定一个物件、要辨别的形状的种类，算法会在参数空间中执行投票来决定物体的形状，而这是由累加空间里的极值来决定。
在机器学习和统计学领域，降维是指在某些限定条件下，降低随机变量个数，得到一组“不相关”主变量的过程。 降维可进一步细分为特征选择和特征提取两大方法。