对象分类的图像功能

Question

假设我有10个不同的对象，每个对象我有100个相应的图像。我想运行任何机器学习算法来分类对象是类型0，类型1等。

假设每个对象类型彼此不同（EX：对象1：Cat，对象2：摩托车，对象3：树），这些图像可以提取哪些可能的特征以便能够对它们进行某些分类？

Answer 1

如果您使用完全连接的深度神经网络，那么您不必真正指定功能。输入只是像素。如果您想使用SVM，那么可能会从每个图像中提取直方图，但这可能不会那么有效。

Answer 2

由于您的训练数据有限，我建议您使用词袋方法和K-means进行聚类。 就功能而言，您可以提取SIFT特征或SURF特征，或者甚至可以对一些随机像素采用拉普拉斯高斯滤波器的滤波器响应。