استخراج ویژگی

از ویکی‌پدیا، دانشنامهٔ آزاد
پرش به: ناوبری، جستجو

استخراج ویژگی (به انگلیسی: Feature extraction) فرایندی است که در آن با انجام عملیاتی بر روی داده‌ها، ویژگی‌های بارز و تعیین‌کنندهٔ آن مشخص می‌شود.

روش‌ها و اهداف[ویرایش]

هدف استخراج ویژگی این است که داده‌های خام به شکل قابل استفاده‌تری برای پردازش‌های آماری بعدی درآیند.

روش‌های مختلف استخراج ویژگی بنا به فلسفهٔ پشت سرشان ممکن است یک یا چند کار زیر را انجام دهند:

  1. حذف نوفه داده‌ها
  2. جداسازی اجزای مستقل داده‌ها
  3. فروکاهی ابعاد برای تولید بازنمایی مختصرتر
  4. افزایش بعد برای تولید بازنمایی جدایی‌پذیری‌تر

انجام استخراج ویژگی فرایند بسیار متداول‌ای در انواع مختلف پردازش داده‌ها چون پردازش تصویر، پردازش صوت و غیره است.

استخراج ویژگی در پردازش تصویر[ویرایش]

برای اینکه از روی الگوهای یک تصویر هویت و یا خالق آن تصویر مشخص شود باید یک سری مشخصات عام و یا خاص از دل تصویر بیرون کشیده شود که به این کار استخراج ویژگی ()گفته می‌شود.به عنوان مثال در تشخیص امضاء به وسیله پردازش تصویر یک سری ویژگی ها(مانند شیب خط ها) از تصویر اسکن شدهٔ امضاء بیرون کشیده می‌شود، که به وسیله آن می‌توان صاحب امضاء راتشخیص داد

سطح پایین[ویرایش]

تشخیص آستانه یا thresholding یکی از اولین مراحل تعداد زیادی از برنامه های پردازش تصویر است در این مرحله با پیدا کردن یک استانه؛ زمینه عکس از اجسام جدا می گردد.

لبه در واقع مرز میان یک شکل(Object)و پس زمینه(Background)می باشد که برای پردازش تصاویر باید لبه‌ها مشخص شوند تا محدوده تصویر تعیین گردد.

خمش[ویرایش]

  • جهت لبه، شدت متغیر، خودبستگی

حرکت تصویر[ویرایش]

بر اساس شکل[ویرایش]

آستانه‌گذاری[ویرایش]

تطبیق الگو[ویرایش]

تبدیل هاف[ویرایش]

  • خط‌ها
  • دایره‌ها و بیضی‌ها
  • اشکال دلخواه (تبدیل هاگ تعمیم‌یافته)

روش‌های منعطف[ویرایش]

استخراج ویژگی در پردازش گفتار[ویرایش]

در تجزیه و تحلیل سیگنال گفتار ویژگی‌های مختلفی استفاده می‌شود که انتخاب ویژگی مورد نظر بسته به کاربرد صورت می‌گیرد، چرا که شرایط مناسب کاربرد هر یک با دیگری متفاوت است. برای مثال، ممکن است برخی ویژگی‌ها در محیط‌های نویزی جواب بهتری دهند و یا اینکه حجم محاسبات کمتری را طلب کنند. این ویژگی‌ها گاه در کل سیگنال گفتار و گاه در یک پنجره از آن محاسبه می‌شوند، ولی در تحلیل سیگنال گفتار به‌طور معمول ویژگی‌های سیگنال پنجره‌بندی شده تحلیل می‌شود. این ویژگی‌ها گاه یک عددند، نظیر انرژی یا میانگین پنجرة سیگنال گفتار و گاه یک بردارند. برای مثال، خود اندازة سیگنال گفتار در حوزة زمان را می‌توان به‌صورت برداری یک‌بعدی با طول تعداد نقاط پنجرة گفتار درنظرگرفت. ازاین‌رو، گاه از این ویژگی‌ها با نام ضرایب ویژگی یا بردارهای ویژگی نیز یاد می‌شود. پس از انجام عملیات استخراج ویژگی، تحلیل را بر یک بردار مثلاً 12بعدی انجام می‌دهیم که برای تحلیل مورد نظر کاراتر است. برخی از معروف‌ترین این ویژگی‌ها عبارت‌اند از بلندی، نسبت سیگنال به نویز، تعداد عبور از صفر، ضرایب پیشگویی خطی یا LPC، ضرایب کپستروم و مشتقات آن[3].

منابع[ویرایش]

  • Gonzalez, R. C., and Woods, R. E. (2002), Digital Image Processing (2nd ed.), Prentice-Hall, Inc., ISBN 0-201-18075-8

[۳] کتاب مبانی پردازش سیگنال گفتار، دکتر سعید آیت، انتشارات دانشگاه پیام نور، ۱۳۸۷.

منابع مرتبط[ویرایش]