图像表征学习方法 表征图像的基本特征

图像表征学习是计算机视觉领域的核心技术，主要通过提取和编码图像的关键特征来实现高效识别与分析。以下是主要方法和技术要点的系统梳理：

一、传统特征提取方法

1. 几何特征

包括区域面积、曲线长度、圆形度、外接矩形和偏心率等，这些参数对目标识别至关重要。例如，区域面积是最直观的几何特征，常用于目标量化分析。

2. 局部纹理与结构特征

二、学习方法

1. 卷积神经网络（CNN）

2. 图表征学习

如TransX系列算法和DeepWalk，通过嵌入空间映射实现实体关系建模，适用于医疗知识图谱等场景。

三、特征应用与优化

四、技术挑战与发展

以上方法可根据具体场景组合使用，例如传统特征用于轻量级任务，而CNN适合复杂视觉理解。