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，达到---的效果，下面对一些常用的特征提取方法进行介绍。
近年来，天津令牌识别桌，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，令牌识别桌厂家，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，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。
当时mit的计算机老师组织了一个面向本科生的两个月的summer project。这个project的目的是设计一个系统，能够智能识别场景里头的物体，并区分出类别。当时他们---了这个问题的难度，结果可想而知。
原因是我们看到的这个物体的样子，令牌识别桌设备，只是它在某种背景下某一种光线条件下特定角度的投影的，换一个角度可能就是完全不同的样子。即使是同一个物体，例如人，躺着或者站着，令牌识别桌制作，形态都是不一样的。
判定物体识别的性能通常采用pr曲线。其中p（precision）指精度（准确率），一般为y轴；r（recall）指识别率（召回率），一般为x轴。
p=（识别正确的结果）/（所有识别结果）；r=（识别正确的结果）/（实际上正确的结果）。识别结果的类型如下：
一个好的识别方法应该同时具备高的准确率与高的召回率。准确率等于0.5是一个界限，当精度低于0.5时，说明该方法的效率己经低于随机猜测的结果，（因为随机猜测的准确率为0.5）。除了pr曲线，也有文献使用其它曲线来度量识别结果，如roc曲线或fppw等。
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