استخلاص المميزات: الفرق بين النسختين

أُضيف 328 بايت ، ‏ قبل 4 سنوات
ط
بوت:إضافة مصدر من ويكي الإنجليزية أو الفرنسية (تجريبي)
ط (بوت:إزالة تصنيف عام لوجود تصنيف فرعي V2.4 (إزالة تصنيف:تعلم آلي))
ط (بوت:إضافة مصدر من ويكي الإنجليزية أو الفرنسية (تجريبي))
في حقل [[تمييز الأنماط]] في [[معالجة الصور الرقمية|معالجة الصور]] يطلق اسم '''استخلاص المميزات''' (Feature extraction) على العملية التي تؤدي إلى [[تخفيض الأبعاد]].<ref>{{Cite book|author=Alpaydin, Ethem|title=Introduction to Machine Learning|url=https://books.google.com/books?id=7f5bBAAAQBAJ&printsec=frontcover#v=onepage&q=%22feature%20(extraction%20OR%20selection)%22&f=false |year=2010 |publisher=The MIT Press |place=London|page=110 |isbn= 978-0-262-01243-0 |access-date=4 February 2017 }}</ref>
{{مصدر|تاريخ=فبراير 2016}}
في حقل [[تمييز الأنماط]] في [[معالجة الصور الرقمية|معالجة الصور]] يطلق اسم '''استخلاص المميزات''' (Feature extraction) على العملية التي تؤدي إلى [[تخفيض الأبعاد]].
 
عندما يكون دخل خوارزمية ما كبيراً جداً بحيث تصعب معالجته بسهولة، ويتوقع منها أن تشكل فائض في البيانات قد يؤدي إلى ارتفاع كلفة الحساب والمعالجة واستخدام ذاكرة الحاسب دون عائد متناسب مع تلك التكلفة، عندها يتم تحويل البيانات إلى شكل أبسط يمثل البيانات الأصلية تكون عبارة عن مميزات للبيانات الأصلية. يطلق على العملية التي يتم فيها تحويل البيانات إلى مميزاتها اسم عملية '''استخلاص المميزات'''.
* [[مطابقة النماذج]] Template matching
* [[تحويل هوف]] Hough transform
 
== مراجع ==
{{مراجع}}
 
== انظر أيضا ==