Cómo elegir las características para un conjunto de datos de imagen

Sí. Necesita cambiar el tamaño de sus imágenes y ponerlas en una resolución común. Pero cuando intenta utilizar solo los valores de píxeles como características, no obtendrá un buen modelo para representar a los personajes. Por ejemplo, puede haber una letra ‘A’ que es de color rojo. Otra instancia de esa carta podría ser de otro color. Tienes que tener cuidado con eso. Es posible que desee utilizar alguna función que tenga en cuenta la información de borde (Gradiente de los valores de píxeles) y la entropía de los coeficientes wavelet (Tome la transformación wavelet y calcule la entropía de los coeficientes). Esto modelará sus datos mejor que tomar solo los valores de píxeles.

Después de extraer estas características, intente combinarlas de forma que formen un vector de características multidimensionales. Supongamos que toma los primeros 10 o 15 coeficientes de la transformación wavelet y los valores de la información de borde y los concatena. Puede usar este conjunto de características para el entrenamiento.

Además de lo que dijo Rupak Vignesh, también puede intentar usar Deep Learning para encontrar las características para usted. Hay excelentes bibliotecas, como Caffe, que facilitan la creación de prototipos.

Eche un vistazo a la sección llamada “Detección y extracción de características”

jbhuang0604 / awesome-computer-vision

Las diapositivas aquí probablemente podrían brindarle una descripción general de las características y categorización de las imágenes.
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