对于人类来说,图像特征是对于图像的直观感受。对于计算机来说,图像特征是图像内的一些区域/整个图像和其他区域/其他图像的差异。常用的图像特征包括颜色特征、形状特征、空间特征、纹理特征、以及在深度学习中通过卷积神经网络得到的深度特征等。
博尔特的黄色和绿色的比赛服即属于颜色特征,而个子高则结合了空间特征和纹理特征。通常来说,特征越“深”(抽象且不直观的的特征,如深度特征),对目标的判别能力越好;反之,特征越“浅”(具体且直观的特征,如颜色等),对目标的空间位置信息保留越好。因此,特征表达/提取通常需要在两者之间做权衡,才能达到更好的跟踪效果。
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