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传统特征提取方法
SIFT特征
尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform），对旋转、缩放、亮度变化具有不变性。提取步骤：尺度空间极值检测 → 关键点定位 → 方向分配 → 特征描述子生成。
HOG特征
方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients），用于目标检测和行人检测。提取步骤：图像预处理(灰度化、归一化) → 计算梯度 → 计算梯度直方图 → 块归一化 → 特征向量连接。
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LBP特征
局部二值模式（Local Binary Pattern），对纹理特征进行编码。计算简单，对光照变化鲁棒。将每个像素与邻域像素比较，生成二进制模式。
Haar特征
用于人脸检测（Viola-Jones检测器）。计算相邻矩形区域的像素差，利用积分图像加速计算。计算快速，适合实时应用。