特徵提取演算法
特徵提取是指將機器學習演算法不能識別的原始資料轉化為演算法可以識別的特徵的過程。比如說，文字是由一系列文字組成的，這些文字在經過分詞後會形成一個詞語集合，對於這些詞語集合（原始資料），機器學習演算法是不能直接使用的，我們需要將它們轉化成機器學習演算法可以識別的數值特徵（固定長度的向量表示），然後再交給機器學習的演算法進行操作。再比如說，圖片是由一系列畫素點構（原始資料）成的，這些畫素點本身無法被機器學習演算法直接使用，但是如果將這些畫素點轉化成矩陣的形式（數值特徵），那麼機器學習演算法就可以使用了。
ORB特徵提取
Oriented FAST and Rotated BRIEF
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Features From Accelerated Segment Test
學習連結：http://www.cnblogs.com/ronny/p/4078710.html Binary Robust Independent Elementary Features 學習連結：http://www.cnblogs.com/ronny/p/4081362.html Harris角點 學習連結：http://www.cnblogs.com/ronny/p/4009425.html相關推薦
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