Sự khác biệt giữa 'tính năng' và 'mô tả' trong thị giác máy tính / học máy là gì?

Tôi đã đọc nhiều câu tương tự như

Cuối cùng, đối với các tính năng phân loại hình ảnh tiêu chuẩn dựa trên các mô tả SIFT đã được tìm thấy rất quan trọng cho hiệu suất cao. Trước tiên, chúng tôi tính toán một bộ giải mã SIFT tiêu chuẩn tại các điểm lưới thông thường trên toàn bộ hình ảnh.

Nguồn: "Phân đoạn hình ảnh đa lớp sử dụng Trường ngẫu nhiên có điều kiện và Phân loại toàn cầu" của Nils Plath, Marc Toussaint, Shinichi Nakajima.

Một mô tả là gì? Tôi nghĩ Sift là một thuật toán hoạt động trên hình ảnh và cung cấp các tính năng (vectơ trong$\mathbb{R}^n$, Ở đâu $n$ được cố định cho một kích thước cố định của hình ảnh và tham số của thuật toán SIFT)?

Vectơ mô tả SIFT là một vectơ đặc trưng. "Vectơ mô tả" và "vectơ đặc trưng" là từ đồng nghĩa trong ngữ cảnh này. Hầu hết các mô tả về SIFT mà tôi đã thấy sử dụng cụm từ "vectơ mô tả", nhưng đôi khi họ sẽ gọi nó là "vectơ đặc trưng" hoặc gọi nó là "các tính năng của SIFT", có lẽ để rút ra trực giác từ học máy .

SIFT hoạt động bằng cách phân tích hình ảnh, xác định một tập hợp các điểm chính (một tập hợp các điểm trong hình ảnh sẽ hữu ích cho việc căn chỉnh), và sau đó với mỗi điểm chính, nó sẽ tính toán một vectơ mô tả (một vectơ đặc trưng). Sau đó, nó sử dụng các vectơ mô tả cho các điểm chính trong ảnh$I_1$ và các vectơ mô tả cho các điểm chính trong ảnh $I_2$để cố gắng sắp xếp hai hình ảnh với nhau. Trực giác là nếu vectơ mô tả cho một điểm chính trong hình ảnh$I_1$ là "tương tự" với một vectơ mô tả cho một điểm chính trong hình ảnh $I_2$, sau đó có lẽ hai điểm đó nên được liên kết với nhau. Ở đây "độ tương tự" được đo bằng khoảng cách Euclide giữa hai vectơ mô tả.

Do đó, một vectơ mô tả cho một điểm chính là một vectơ, ví dụ, trong $\mathbb{R}^{128}$, được chọn sao cho nếu hình ảnh được dịch, thu nhỏ, xoay, v.v., thì vectơ mô tả cho điểm đó sẽ không bị thay đổi nhiều bởi phép biến đổi.

Bạn có thể tìm thấy một mô tả hợp lý về SIFT trong Wikipedia: https://en.wikipedia.org/wiki/Scale-invariant_feature_transform