我有多个波段（即10个波段，512x512x10）的图像。我想使用不同的特征提取方法，例如局部二进制模式（LBP）和卷积神经网络（CNN）。将LBP分别应用于每个波段，然后将每个波段的LBP直方图连接起来以形成图像的一个特征向量。我们都知道LBP会提取局部纹理特征。
在另一方面，对于CNN，我是从Mid和Final层提取特征并将其连接到图像的一个特征向量。
在理解来自LBP的特征信息，来自CNN的中间层特征和最终层特征之间的区别时，我感到困惑。
如果我将所有这些功能（LBP，中间层和最终层功能）组合在一起，我是否会复制相同的功能？