Respuesta corta: mejora la precisión al reducirla a un espacio donde es más sencillo describir los datos
Un modelo clasificador es un concepto matemático. Las matemáticas hablan de números, distribuciones de probabilidad, curvas de regresión. Es abstracto.
La imagen es un concepto sensorial. Los humanos perciben cada asunto de la existencia como imagen, sonido u olor. La imagen es un nivel más alto de concepto. Una imagen puede ser igual a mil palabras. O puede ser un millón de píxeles.
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La extracción de características convierte una imagen de un formulario de percepción humana a un formulario que la máquina puede percibir y con el que sus algoritmos pueden discriminar.
Ahora, cuando hable acerca de pasar una imagen completa, recuerde que la imagen no contiene más que valores de píxeles que nunca son suficientes. Sí, puedes sacar algo con precisión no tan halagadora Ahora podría intentar subir de nivel a FLDA y extraer características que amplían claramente las posibilidades de discriminación entre las clases. Pase a las funciones SIFT que pueden proporcionar una descripción adecuada de las funciones del objeto. Esto le permitiría identificar los objetos independientemente de su tamaño y orientación, lo que puede proporcionar una mejora considerable.
Editar: Estimado autor de la pregunta, Realmente no entendí el significado de tu comentario que fue eliminado. O eres demasiado ingenuo y haces la pregunta por curiosidad, o piensas que eres demasiado inteligente. Pero de cualquier manera, no viole la política de ‘Sea respetuoso’, que es la fuerza principal de las discusiones sobre Quora y los académicos. Podría haber perdido algún punto en la pregunta, pero eso no invita a palabras groseras.
